改进的RAN学习算法与语义特征选取在文本分类中的应用

"基于资源分配网络和语义特征选取的文本分类" 本文主要探讨了针对资源分配网络（RAN）算法存在的问题，并提出了一种改进的学习算法。传统的RAN算法在处理文本分类任务时，其隐含层节点的确定易受初始学习数据的影响，且收敛速度较慢。为了解决这些问题，作者提出了以下改进措施： 首先，通过均值算法来确定初始隐含层节点，这有助于减少初始数据的影响，使网络结构更稳定。同时，引入RMS（Root Mean Square）窗口到“新颖性准则”中，使得在决定是否添加新节点时能更加精确，从而优化网络结构。 其次，结合最小均方（LMS）算法与扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法，共同调整网络参数，有效地提升了算法的学习速度。这种结合策略能够更快地收敛，降低训练过程中的迭代次数，提高整体效率。 此外，鉴于词向量空间模型在处理高维特性和复杂的语义信息时的局限性，文章提出了一种语义特征选取方法。这种方法能够从文本输入空间中提取出关键的语义特征，并进行降维处理，减少了计算负担，加快了文本分类的速度，同时保持了分类的准确性。 实验结果显示，改进后的RAN学习算法不仅学习速度快，网络结构紧凑，而且分类效果显著提升。通过语义特征选取的同时实现降维，进一步缩短了文本分类的时间，提高了系统的分类准确性。这种方法对于大规模文本数据的处理和分类具有重要的实际应用价值，特别是在信息检索、情感分析和自然语言处理等领域。 关键词涵盖了RAN学习算法、径向基函数、语义特征选取、扩展卡尔曼滤波器算法、最小均方算法以及文本分类，体现了研究的多元性和深度。这些技术的融合为解决复杂文本数据的分类挑战提供了新的思路，对于推动相关领域的研究和发展具有积极意义。