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首页> 外文会议>IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology >Organizational texts classification using artificial immune recognition systems
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Organizational texts classification using artificial immune recognition systems

机译：使用人工免疫识别系统进行组织文本分类

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This paper outlines the use of Artificial Immune Recognition System (AIRS) within the field of text/document classification. Various versions of AIRS including AIRS1, AIRS2, Parallel AIRS and Modified AIRS with Fuzzy KNN are applied to classify the mode of a text's content which is organized for helping users with their organizational tasks. In this regard, 7 major features as inputs with 3 nominal values of Low, Medium, and High are chosen to classify texts into 6 organizational functionality classes. Results of experimentation on a dataset including 540 data show the fact that different versions of AIRS, performs better compared to multi-layer perceptron and radial basis function as simple neural approaches. Due to the high performance of this approach, it is expected to be successfully applicable to a wide range of content mode classification issues in decision support environment.
机译：本文概述了文本/文档分类领域的人工免疫识别系统（AIRS）。 各种版本的空气包括Airs1，Airs2，平行空气和具有模糊KNN的改进的空气，用于对文本的内容进行分类，这些模式被组织用于帮助用户组织任务。 在这方面，选择7个主要功能作为具有3个低，介质和高的标称值的输入，以将文本分类为6个组织功能类。 数据集的实验结果包括540数据，表明，与不同版本的空气和径向基函数相比，不同版本的空气和径向基函数更好地表现出简单的神经方法。 由于这种方法的高性能，预计将成功适用于决策支持环境中的广泛内容模式分类问题。

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