基于神经网络的网络信息挖掘的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究内容及组织 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容 | 第10页 |
| ·本文组织 | 第10-12页 |
| 第2章 网络信息挖掘基础 | 第12-21页 |
| ·数据挖掘 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘的提出与发展 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的理论基础 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第15-16页 |
| ·网络信息挖掘 | 第16-20页 |
| ·网络信息挖掘的概念 | 第16-17页 |
| ·网络信息挖掘的分类 | 第17-19页 |
| ·网络信息挖掘的现状与前景 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 人工神经网络 | 第21-34页 |
| ·基本原理 | 第22-27页 |
| ·生物神经元模型 | 第22-23页 |
| ·人工神经元模型 | 第23-25页 |
| ·神经网络模型 | 第25-27页 |
| ·神经网络的学习过程 | 第27-30页 |
| ·学习方式 | 第28-30页 |
| ·学习规则 | 第30页 |
| ·几种神经网络模型 | 第30-33页 |
| ·线性神经网络 | 第31页 |
| ·误差逆传播神经网络 | 第31页 |
| ·径向基函数网络 | 第31-32页 |
| ·反馈型神经网络 | 第32页 |
| ·竞争型神经网络 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于神经网络的网络信息挖掘技术的研究 | 第34-55页 |
| ·Web挖掘预处理 | 第34-41页 |
| ·Web文本挖掘及其一般流程 | 第34-35页 |
| ·数据预处理技术 | 第35-38页 |
| ·特征提取算法 | 第38-41页 |
| ·改进神经网络算法 | 第41-53页 |
| ·前向神经网络模型 | 第41-42页 |
| ·标准BP算法 | 第42-46页 |
| ·BP算法的主要特点及存在问题 | 第46-47页 |
| ·改进的BP算法 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 网络信息挖掘系统的设计与实现 | 第55-62页 |
| ·系统开发环境 | 第55页 |
| ·系统的设计与实现 | 第55-58页 |
| ·网络信息挖掘在网络地图中的应用 | 第58-61页 |
| ·研究背景及意义 | 第58-60页 |
| ·网络信息挖掘在网络地图服务中的应用及其设计 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 研究生履历 | 第67-68页 |
