基于极限学习机的XML文档分类

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摘要研究基于极限学习机（ELM）的XML文档分类方法。在结构链接向量模型的基础上，提出一种改进的特征向量模型RS—VSM．将有效的结构化信息表达到向量模型中，以优化文档的相似性计算。应用多分ELM对XML文档进行分类，为提高ELM分类的准确率，提出一种基于投票机制的Voting—ELM算法。实验结果证明，该算法的分类效果较优。

作者陈盛双崔唯

机构地区汉口学院公共数学部

出处《汉口学院学报》 2012年第4期63-65,共3页 JOURNAL OF HANKOU UNIVERSITY

关键词可扩展标记语言分类极限学习机结构链接向量模型投票机制

分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

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