【摘 要】
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作为一种典型的半结构化文档,XML同时拥有内容和结构信息。如何构建表达模型,有效的表达XML文档的内容和结构信息,是对XML文档分类之前需要考虑的首要问题。本文在传统结构链
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作为一种典型的半结构化文档,XML同时拥有内容和结构信息。如何构建表达模型,有效的表达XML文档的内容和结构信息,是对XML文档分类之前需要考虑的首要问题。本文在传统结构链接向量模型SLVM的基础上提出了一种改进的XML文档表达模型I-SLVM。I-SLVM通过文档覆盖率标准选择分类能力强的特征词,通过改进的TFIDF公式计算特征词的特征值,并且将XML文档中的节点权重信息加入文档特征向量,有效表达了XML文档的内容和结构信息,同时避免了文档特征向量高维的问题。针对极限学习机ELM随机选择隐藏层节点参数可能导致需要较多隐藏节点等问题,本文提出了CPSO-ELM算法。在CPSO-ELM算法中,本文基于混沌优化搜索策略,设计了一种改进的算法CPSO,用来选择单隐藏层前馈神经网络中隐藏节点的输入权重和偏置,而隐藏层和输出层之间的权重通过广义逆矩阵分析得出。其次,本文提出的CPSO-ELM算法通过验证集上的分类准确率和隐藏节点输出权重的范数共同来选择SLNF中隐藏节点的输入权重和偏置。实验结果表明,与传统ELM、E-ELM相比,CPSO-ELM算法拥有更好的分类性能。同时,相对于传统ELM,CPSO-ELM算法拥有更加简洁的网络结构。
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