發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 10:35

  本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息準(zhǔn)確評(píng)估分類研究　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粗糙集理論 決策規(guī)則 蟻群算法

【摘要】：對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息準(zhǔn)確評(píng)估分類,可以保證大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的健康運(yùn)行。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中負(fù)面信息的種類很多,容易形成信息淹沒效應(yīng),很難找出負(fù)面信息的特有屬性對(duì)信息聚類過程進(jìn)行約束,只能通過不斷細(xì)化負(fù)面信息特有信息,找到最優(yōu)約束完成信息分類,而傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要通過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)信息樣本進(jìn)行訓(xùn)練,沒有明確的最優(yōu)約束范圍,降低了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息準(zhǔn)確評(píng)估分類的精度和效率。提出粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息準(zhǔn)確評(píng)估分類方法。利用粗糙集理論的屬性對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息進(jìn)行預(yù)處理降低維度,獲得約簡的決策規(guī)則。運(yùn)用決策規(guī)則語義構(gòu)建一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類機(jī)理。并根據(jù)分類機(jī)理對(duì)高維網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行初始化來提高收斂速度,對(duì)高維網(wǎng)絡(luò)輸入的特征屬性的離散化值通過蟻群算法進(jìn)行尋優(yōu),獲得最優(yōu)的負(fù)面信息的分類結(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法能夠提高大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息準(zhǔn)確評(píng)估分類的效率和精度。
[Abstract]:......
【作者單位】： 長春工業(yè)大學(xué)人文信息學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： _ 1 隨著目前信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)信息的不斷更新,用戶可以 隨時(shí)隨地的獲取和存儲(chǔ)大規(guī)模信息[1]。一些負(fù)面信息也隨 之出現(xiàn),因此需要對(duì)負(fù)面信息運(yùn)用低成本技術(shù)完成過濾。在 大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息數(shù)據(jù)中想要獲取有用信息卻變得異 常困難[2_3]。因此,研究大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息分類技

【參考文獻(xiàn)】

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2 劉興杰;岑添云;鄭文書;米增強(qiáng);;基于模糊粗糙集與改進(jìn)聚類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2014年19期

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【共引文獻(xiàn)】

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1 董會(huì)權(quán);;大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)負(fù)面信息準(zhǔn)確評(píng)估分類研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2016年12期

2 朱霄s，

本文編號(hào)：1349945