基于ART神经网络的中文文档分类识别方法研究  

作　　者：王红 

机构地区：[1]江南大学图书馆,江苏214036

出　　处：《情报理论与实践》2006年第5期629-631,523,共4页Information Studies:Theory & Application

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目;项目编号:BK2004021;江南大学图书馆基金资助项目

摘　　要：为了提高信息查询的效率,本文将自适应谐振神经网络引入中文文档搜索分类之中。在讨论自适应谐振神经网络基本原理的基础上,提出一种新的中文文档的层次聚类算法,从而提高中文文档的分类识别效率。In order to improve the efficiency of information retrieval, this article introduces the Adaptive Resonance Theory （ART） into the searching and classification of Chinese documents. Based on a discussion on the basic principle of ART, the article puts forward a new hierarchical clustering algorithm for Chinese documents so as to raise its efficiency of classified recognition.

关 键 词：因特网 中文文档 神经网络 模式识别 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]