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针对传统的方法很难做到根据输入向量的实际分布来设置Kohonen层各神经元对应的权向量的状况,因其会影响文本的聚类质量,所以利用人工神经网络和基因表达式编程(GEP)的互补优势,通过利用GEP在组合优化的方法进行对CPN网络中Kohonen层的联接权向量的优化,提出了一种基于GEP和CPN网络的文本聚类算法(GCTCA)。通过实验结果表明了该算法在文本聚类上的有效性与优越性。 相似文献
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如今计算机已成为各个高校教学手段中的一个重要环节,为了保证独立学院的计算机在日常教学中能够正常运行,本文着重从机房的硬件维护、软件维护、日常的管理工作等方面进行了论述. 相似文献
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