论文研究-基于极限学习机的网页分类应用.pdf

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文件名称：论文研究-基于极限学习机的网页分类应用.pdf
文件大小：714KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-02 08:07:42
论文研究 极限学习机ELM不同于传统的神经网络学习算法（如BP算法），是一种高效的单隐层前馈神经网络（SLFNs）学习算法。将极限学习机引入到中文网页分类任务中。对中文网页进行预处理，提取其特性信息，从而形成网页特征树，产生定长编码作为极限学习机的输入数据。实验结果表明该方法能够有效地分类网页。