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基于隶属函数参数自学习的网络信息过滤技术的研究
被引量：
1
1
作者
王岚
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期743-746,750,共5页
网络信息过滤的研究是当前一个比较热门的话题。网络信息的筛选和过滤则是对信息按照预先确定的标准进行分类。给出了一种模糊隶属函数参数自学习的方法来对信息进行客观的分类,从而使网络信息过滤的正确率得到大大提高。
关键词
隶属函数
参数学习
自适应
网络信息过滤
神经网络
在线阅读
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职称材料
题名
基于隶属函数参数自学习的网络信息过滤技术的研究
被引量：
1
1
作者
王岚
机构
云南警官学院基础课程教研部
出处
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期743-746,750,共5页
文摘
网络信息过滤的研究是当前一个比较热门的话题。网络信息的筛选和过滤则是对信息按照预先确定的标准进行分类。给出了一种模糊隶属函数参数自学习的方法来对信息进行客观的分类,从而使网络信息过滤的正确率得到大大提高。
关键词
隶属函数
参数学习
自适应
网络信息过滤
神经网络
Keywords
membership function
parameters studying
self-adaptation
network information filtering
neural network
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于隶属函数参数自学习的网络信息过滤技术的研究
王岚
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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