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基于二次模糊聚类算法的智能文本分拣研究

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研究文本分类问题,传统方法对文本信息分拣的效率和准确性偏低.为了克服干扰,提高分类精度,提出一种基于二次模糊聚类的文本分拣仿真算法.利用传递闭包方法得到源文本的初始分类,得到初始分划矩阵,然后结合特征指标的不等权重因子对文本的属性相关数据进行迭代计算,从而使文本分拣的结果更接近于实际情况.仿真结果证明,算法能有效地提升文本分拣效率和准确性,对于提升海量文本信息的快速智能分拣有较高的实用价值.
Intelligent Text Sorting Technology Research Based on Quadratic Fuzzy Clustering

吴俊

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义乌工商职业技术学院,浙江,义乌,322000

二次模糊聚类 文本信息 仿真算法 智能分拣

2010

计算机仿真
中国航天科工集团公司第十七研究所

计算机仿真

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.518
ISSN：1006-9348
年,卷(期)：2010.27(11)
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