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剽窃检测框架使用蒙特€“卡洛基于人工神经网络对尼泊尔的语言

文摘

本研究工作发展两个框架检测剽窃的尼泊尔语文献结合蒙特卡洛基于人工神经网络(MCANN)和反向传播(BP)神经网络,这是申请的剽窃检测特定文档类型细分。神经网络训练被认为是使用基于蒙特卡罗算法,这些算法家族优势和鲁棒性。框架都是在两个不同的测试数据和结果的分析和讨论。MCANN的收敛速度相比传统的BP算法。MCANN算法取得了收敛范围10−2到10−7训练误差在40时代一般BP算法无法实现这样一个收敛甚至400年时代。同时,意味着英国石油(BP)的准确性和MCANN分别发现在98.657和99.864的范围段和基于线比较的文件。因此,MCANN是高效的剽窃检测相比,BP尼泊尔语言文件。

巴克强* Rakesh Kumar和Arun Kumar Timalsina

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