| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·背景、目的和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·文本计算及文本相似性研究现状 | 第14-15页 |
| ·功率谱的研究历史与现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要工作、创新点 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文的创新点 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 文本相似性判别 | 第20-30页 |
| ·文本预处理 | 第20-23页 |
| ·去停用词 | 第20页 |
| ·分词 | 第20-23页 |
| ·多特征值提取 | 第23-26页 |
| ·TF 特征 | 第23页 |
| ·DF 特征 | 第23页 |
| ·TF-IDF 特征 | 第23-24页 |
| ·信息熵 | 第24-25页 |
| ·词频分布熵 | 第25页 |
| ·文本分布熵 | 第25页 |
| ·Pearson 相关函数 | 第25-26页 |
| ·词条分布权值 | 第26页 |
| ·常见的文本相似性计算方法 | 第26-30页 |
| 第三章 基于脉冲信号函数的文本建模 | 第30-36页 |
| ·二维特征集合的建立 | 第30-31页 |
| ·设置文本脉冲信号函数 | 第31-33页 |
| ·脉冲信号函数的应用 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于文本模型的功率谱估计 | 第36-44页 |
| ·经典功率谱估计法及实验分析 | 第36-38页 |
| ·相关法与其功率谱图 | 第36-37页 |
| ·周期图法与其功率谱图 | 第37页 |
| ·周期图法的改进与其功率谱图 | 第37-38页 |
| ·现代功率谱估计及实验分析 | 第38-41页 |
| ·L-D 算法与其功率谱图 | 第39-40页 |
| ·Burg 算法及功率谱图 | 第40-41页 |
| ·AR 模型的阶数选择 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于功率谱估计的文本相似性计算 | 第44-60页 |
| ·基于功率谱估计方法的文本相似性判别系统的组成模块 | 第44-45页 |
| ·基于功率谱估计的文本相似性的研究 | 第45-50页 |
| ·功率谱匹配依据 | 第45-46页 |
| ·功率谱匹配算法描述 | 第46-47页 |
| ·功率谱匹配算法的伪代码 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·长短文本匹配算法 | 第50-58页 |
| ·长短文本匹配算法分析 | 第50-53页 |
| ·文本匹配情况 | 第53-54页 |
| ·长短文本匹配算法伪代码 | 第54-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 性能测试与分析 | 第60-68页 |
| ·系统开发运行环境 | 第60页 |
| ·实验数据及数据存储 | 第60页 |
| ·基于功率谱匹配算法的实验分析 | 第60-64页 |
| ·与传统方法的性能对比 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68页 |
| ·论文不足之处 | 第68-69页 |
| ·进一步研究设想 | 第69页 |
| ·心得体会 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 附录 | 第76页 |