Классификация текстовых документов с помощью нейронной сети встречного распространения с контролируемым обучением
Електронного архіву Харківського національного університету радіоелектроніки (Open Access Repository of KHNURE)
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Creator |
Бодянський, Євгеній Володимирович
Рябова, Наталія Володимирівна Золотухін, Олег Вікторович |
|
| Date |
2016-07-08T10:41:52Z
2016-07-08T10:41:52Z 2014 |
|
| Identifier |
Бодянский, Е.В. Классификация текстовых документов с помощью нейронной сети встречного распространения с контролируемым обучением [Текст] / Е.В. Бодянский, Н.В. Рябова, О.В. Золотухин // Науково-технічний журнал «Біоніка інтелекту» – 2014. – № 1(82). – С. 3-7.
0555-2656 http://hdl.handle.net/123456789/3292 |
|
| Description |
Бодянский, Е.В. Классификация текстовых документов с помощью нейронной сети встречного распространения с контролируемым обучением [Текст] / Е.В. Бодянский, Н.В. Рябова, О.В. Золотухин // Науково-технічний журнал «Біоніка інтелекту» – 2014. – № 1(82). – С. 3-7. Литература 1. Bilshop C.M. Neural Networks for Pattern Recognition.-Oxford: Clarendon Press, 1995.-482 p. 2. Haykin S. Neural Networks. A Comprehensive Foundation – Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, Inc., 1999. - 842 p. 3. Umer M.F., Khiyal M.S.H. Classification of textual documents using learning vector quantization// Information Technology Journal.-2007.-6(1).- P.154-159. 4. Бодянский Е.В., Рябова Н.В., Золотухин О.В. Обработка текстовых документов с помощью адаптивного нечеткого обучаемого векторного квантования // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». – 2011. – №53. – С.109-115. 5. Ciarelli P.M., Oliveira E. An enhanced probabilistic neural network approach applied to text classification// Lecture Notes on Computer Science.-V.5856.-Berlin- Heidelberg: Springer-Verlag, 2009.-P.661-668. 6. Бодянский Е.В., Рябова Н.В., Золотухин О.В. Классификация текстовых документов с помощью нечеткой вероятностной нейронной сети // Восточно-европейский журнал передовых технологий – 2011. – №6/2 (54). – С.16-18. 7. Bodyanskiy Ye., Shubkina O. Semantic annotation of text documents using evolving neural network based on principle “Neurons at Data Points”// Proc. 4th Int. Workshop on Inductive Modelling “IWIM 2011”. – Kyiv, 2011. – P.31-37. 8. Bodyanskiy Ye., Shubkina O. Semantic annotation of text documents using modified probabilistic neural network// Proc. 6th IEEE Int. Conf. Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications. – 15-17 Sept.2011, Prague, Czech Republic, 2011. – P. 328-331. 9. Бодянский Е.В., Шубкина О.В. Семантическое аннотирование текстовых документов на основе иерархической радиально-базисной нейронной сети // Восточно-европейский журнал передовых технологий – 2010. – №6/3 (48). – С.72-77. 10. Kosko B. Neural Networks for Signal Processing. – Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1992. – 398 p. 11. Hecht-Nielsen R. Counterpropagation networks // Applied Optics. – 1987. – 26. – P. 4989-4984. 12. Hecht-Nielsen R. Application counterpropagation networks // Neural Networks. – 1988. – 1. – P. 131-139. 13. Hecht-Nielsen R. Counterpropagation networks // Proc. Int. Conf. on Neural Networks.– San Diego, CA, 1990. – V.3. – P. 17-20. 14. Бодянский Е.В., Руденко О.Г. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применение. – Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2004. – 372 с. 15. Alavala C.R. Fuzzy Logic and Neural Networks: Basic Concepts and Applications. – New Delhi: New Age Int. Ltd, 2008. – 276 p. 16. Bodyanskiy Ye., Gorshkov Y., Otto P., Pliss I. Medical image analysis using neuro-fuzzy network // Proc. 54. Int. Wiss. Kolloquium IWK-2009. – Ilmenau: TU Ilmenau, 2009. – P. 55-62. 17. Kohonen T. Improved version of learning vector quantization// Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks.- San Diego, CA, 1990.-v.1.-P.545-550. 18. Kohonen T. Self-Organizing Maps.-Berlin: Springer, 1995.-362 p. 19. Shynk J.J. Perfomance surfaces of a single-layer perceptron // IEEE Trans. on Neural Networks. – 1990. – 1. – P.268-274. 20. Бодянський Є.В., Михальов О.І., Плісс І.П. Адаптивне виявлення розглядань в об‘єктах керування за допомогою штучних нейронних мереж. – Дніпропетровськ: Системні технології, 2000. – 140 с. 21. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. – М.: Энергия, 1975. – 376 с. Проведен анализ алгоритмов классификации политематических текстовых документов на основе нейронных сетей. Предложена архитектура нейронной сети встречного распространения для задач классификации текстовых документов, а также алгоритм контролируемого обучения этой сети. In this article discusses the current classification methods of polythematic texts. It is alleged that the algorithms based on fuzzy neural networks are highly popular because provide highly accurate results. |
|
| Language |
ru
|
|
| Publisher |
Бионика интеллекта : науч.-техн. журн. – Х. : Изд-во ХНУРЭ
|
|
| Subject |
УДК 004.91:004.8
классификация нейронная сеть алгоритм контролируемого обучения функция активации |
|
| Title |
Классификация текстовых документов с помощью нейронной сети встречного распространения с контролируемым обучением
|
|
| Type |
Article
|
|