24、网页领域识别分类与人工智能集成板球教练系统

网页领域识别分类与人工智能集成板球教练系统

在当今数字化的时代，网页信息的分类管理以及体育训练的智能化都成为了重要的研究方向。本文将介绍两个不同但同样具有创新性的系统：一个是基于人工神经网络的网页领域识别与分类系统，另一个是人工智能集成板球教练系统。

网页领域识别与分类系统

神经网络训练与领域预测

在网页领域识别中，使用人工神经网络进行训练是关键步骤。通过对已知领域的网页进行训练，神经网络能够学习到不同领域网页的特征模式。在训练过程中，输出矩阵的最后一个单元格反映了网页的整体输出，即网站的领域。例如，若最后单元格的值为‘2’，则代表该网页属于医学领域。同时，还可以通过统计输出矩阵中各领域的出现次数来辅助判断。如娱乐领域出现次数为零，食品领域为五次，医学领域为十三次，体育领域为两次，出现次数最多的医学领域即为预测的网页领域。

训练完成后，将为不同网站准备的输入矩阵输入到神经网络中，网络会根据输入矩阵预测网站的领域。

创建领域特定数据仓库与测试流程

创建领域特定数据仓库是为了帮助隐藏网络爬虫自动填充搜索表单界面。在测试神经网络时，对于获得的每个聚类，会检查其关键词（或关键词子集）是否存在于领域特定仓库中。
- 若存在，则从仓库中获取相应聚类和相关领域的权重。
- 若不存在，则系统会丢弃该聚类。

将所有聚类的权重和领域收集起来，并按领域对相应网页或URL进行分离。然后将权重输入到测试模块，以预测URL或网页的领域并进行分类。具体流程如下：

graph LR
    A[获取聚类] --> B