模糊逻辑与神经网络驱动的文本分类方法：海量信息时代的解决方案

在"人工智能-基于模糊逻辑和神经网络的文本分类方法.pdf"这篇硕士论文中，作者邱兴兴针对互联网时代海量文本信息管理的需求，探讨了一种结合模糊逻辑与神经网络的创新文本分类策略。随着互联网的飞速发展，大量的文本数据以计算机可读的形式积累，传统的文本分类方法在处理多类问题上表现不足，尤其是当文本可能具有多类别属性时。 论文的核心思想是利用模糊逻辑的灵活性处理文本特征的不确定性，模糊化训练文本的特征向量，同时模糊化每个类别的中心向量。这种方法能够更好地反映文本与各类别的潜在关系，避免了硬性划分可能导致的误分类。通过计算模糊化的文本向量与类中心之间的距离，论文提出了一种隶属函数，用来衡量文本对各个类别的关联度或隶属度。 进一步地，论文运用模糊化的文本特征向量和相应的隶属度向量来训练神经网络。神经网络在这个过程中扮演了学习和预测的角色，它可以根据训练数据自动调整权重，以预测测试文本属于各类别的确切概率。这种结合模糊逻辑的神经网络模型，能够更准确地处理多类别文本分类问题，提高了分类的精度和鲁棒性。 论文还提供了具体的实现细节，包括数据结构的设计和关键功能函数的描述，以及对两个样本数据集的测试评估。模糊逻辑和神经网络技术的融合，使得文本分类方法不仅在理论上有所突破，而且在实际应用中展现出强大的性能优势。 关键词：模糊逻辑、神经网络、文本分类，突显了这篇论文在当前信息检索和文本挖掘领域的前沿地位。该研究旨在解决文本分类中的多类问题，为文本信息的高效管理和利用提供了新的解决方案，具有很高的学术价值和实践意义。