[发明专利]一种基于RBF神经网络的重复记录检测方法和系统在审
| 申请号： | 201610949906.7 | 申请日： | 2016-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN106528705A | 公开（公告）日： | 2017-03-22 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓东;刘馨婷 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人： | 杨立 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于RBF神经网络的重复记录检测方法和系统，其方法包括将多条记录进行聚类、分类；字符串相似度算法计算每个记录类中对应字段之间的相似度，得到字段之间相似度的特征向量；对记录进行标签标注；建立RBF神经网络模型，并根据减聚类算法对特征向量进行聚类，得到的聚类中心个数，将聚类中心个数作为RBF神经网络模型的隐层节点个数；对所述隐层节点个数进行聚类来得到RBF神经网络模型的隐层节点，实现RBF神经网络模型的优化。优化后的RBF神经网络模型经过训练后可识别重复记录，能够保持较好的稳定性、准确率和召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rbf 神经网络 重复 记录 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于RBF神经网络的重复记录检测方法，其特征在于，包括如下步骤:步骤S1：将多条记录进行聚类，从而将记录分为多个记录类；步骤S2：根据字符串相似度算法计算两两记录类中预设字段之间的相似度，从而得到字段之间相似度的特征向量；步骤S3：依照特征向量将聚类后的记录标注为重复记录的标签或非重复记录的标签，得到带标签的记录；步骤S4：建立RBF神经网络模型，并根据减聚类算法对特征向量进行聚类，得到的聚类中心个数，将聚类中心个数作为RBF神经网络模型的隐层节点个数；步骤S5：根据粒子群算法和聚类方法对所述隐层节点个数进行聚类来得到RBF神经网络模型的隐层节点，从而得到优化后的RBF神经网络模型；步骤S6：将所述特征向量与带标签的记录配送给优化后的RBF神经网络进行训练，得到重复记录检测模型，通过所述重复记录检测模型对带标签的记录进行重复记录检测。
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