基于改进QPSO和RBF神经网络的文本分类方法

为提高文本分类的准确性,本文提出了一种基于量子PSO和RBF神经网络的新的文本分类方法.首先建立描述样本类别的关键词集合,并采用模糊向量空间模型建立每类样本的特征向量,然后采用RBF神经网络实施文本自动分类,采用改进的量子PSO优化RBF神经网络的参数,以提高其逼近能力.选取中国期刊网的部分文献作为实验数据,实验结果说明本文所提出方法的分类精准度与其他同类方法相比有明显的提高.

一种量子衍生神经网络模型

为提高神经网络的逼近能力,通过在普通BP网络中引入量子旋转门,提出了一种新颖的量子衍生神经网络模型.该模型隐层由量子神经元组成,每个量子神经元携带一组量子旋转门,用于更新隐层的量子权值,输入层和输出层均为普通神经元.基于误差反传播算法设计了该模型的学习算法.模式识别和函数逼近的实验结果验证了提出模型及算法的有效性.