基于分词与BP网络的文本分类
首先下载整个文件，BP文本分类-语义特征提取.rar主要存放了相关的数据集
代码主要包括：
1.特征提取 首先对文本信息进行分词处理，采用基于字符串匹配的方法： 依次截取一到多个词，并与字典库进行匹配。如二狗，如果匹配到字典中有这个词，则将其分为一个词；发现字典中没有与之匹配的，则说明这个不是一个词语，进行顺序操作，
2.得到分词后的文本之后，就是转换成数字编码，因此电脑没办法识别汉字。这一部分叫特征表示，即用数字的方式表示中文文本，采用的方法是基于词带模型的特征表示
3.通过2我们将文本表示成了数字，但是这样的表示通常都是稀疏的，为此我们利用降维方法，消除掉这些冗余特征。
4. 文本分类，采用的就是bp网络（1）如pca的降维数，维数过高，包含冗余数据，过低又会删除掉重要信息。（2）bp网络结构的调整，如隐含层节点数，学习率等
2023-03-06 10:05:56
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In matlab, the optimization process based on BP neural network combined with genetic algorithm includes the problem description of text documents.
2023-02-24 16:11:54
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基于BP神经网络的Al2O3-TiC复合陶瓷刀具力学性能预测，谷美林，高洁，针对复合陶瓷刀具材料的力学性能受很多因素影响的情况，利用人工神经网络的BP算法，结合MATLAB神经网络工具箱，建立了Al2O3-TiC复合陶�
2023-02-23 18:28:31
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net=init(net);
net=newff([-1,1],[10,6,1],{'tansig','logsig','purelin'},'traingdm');
2023-02-23 08:26:43
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针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
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