| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题的目的与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究历史与现状 | 第9-11页 |
| ·本文的研究目标及主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 中文文本分类理论基础及相关算法 | 第13-26页 |
| ·文本分类基本概念 | 第13页 |
| ·中文分词 | 第13-15页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第14页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第14-15页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第15页 |
| ·文本表示 | 第15-17页 |
| ·向量空间模型(VSM) | 第15-16页 |
| ·文本特征词的选择 | 第16-17页 |
| ·特征项的选择 | 第17-20页 |
| ·信息增益(Information Gain) | 第17-18页 |
| ·互信息(Mutual Information) | 第18页 |
| ·χ~2统计(CHI) | 第18-19页 |
| ·交叉熵(Cross Entropy) | 第19页 |
| ·文档频率(Document Frequency) | 第19页 |
| ·文本特征选择中的概率估算方法 | 第19-20页 |
| ·特征权重算法 | 第20-22页 |
| ·布尔权重 | 第20-21页 |
| ·词频权重 | 第21页 |
| ·TF-IDF权重 | 第21-22页 |
| ·文本分类算法 | 第22-25页 |
| ·类中心向量算法 | 第22-23页 |
| ·朴素贝叶斯算法(Navie Bayes) | 第23-24页 |
| ·K近邻算法(KNN) | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 粗糙集和神经网络理论基础 | 第26-42页 |
| ·信息约简的粗糙集理论 | 第26-33页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第26-28页 |
| ·近似空间与不可区分关系 | 第27页 |
| ·知识与知识库的定义 | 第27-28页 |
| ·粗糙集的定义 | 第28页 |
| ·信息表知识表达系统与决策表 | 第28-29页 |
| ·决策表离散化 | 第29-32页 |
| ·离散化问题描述 | 第30页 |
| ·离散化主要方法介绍 | 第30-32页 |
| ·信息约简 | 第32-33页 |
| ·信息约简的基本概念 | 第32-33页 |
| ·基于Johnson算法的属性约简 | 第33页 |
| ·基于神经网络的机器学习方法 | 第33-40页 |
| ·人工神经网络原理 | 第34-35页 |
| ·神经网络基本属性 | 第35-36页 |
| ·多层前馈神经网络(BP网络) | 第36-37页 |
| ·BP神经网络存在的问题及解决方法 | 第37-39页 |
| ·存在的问题 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络的改进方法 | 第38-39页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第39-40页 |
| ·基于粗糙集和神经网络相结合的方法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 RS-BPNN中文文本分类系统的关键技术研究 | 第42-51页 |
| ·中文文本分类预处理 | 第42-43页 |
| ·中文文本表示 | 第42-43页 |
| ·中文分词 | 第43页 |
| ·权重计算 | 第43页 |
| ·向量空间预降维 | 第43-44页 |
| ·基于粗糙集理论的向量空间再降维 | 第44-47页 |
| ·向量空间转换为决策表 | 第44-45页 |
| ·决策表离散化 | 第45页 |
| ·Johnson约简算法的改进 | 第45-46页 |
| ·约简决策表 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络的中文文本分类模型研究 | 第47-50页 |
| ·BP神经网络的中文文本分类器 | 第47-49页 |
| ·文本分类器BP神经网络训练流程 | 第49页 |
| ·BP神经网络文本分类流程 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 RS-BPNN中文文本分类系统的设计与实现 | 第51-60页 |
| ·系统设计与实现需要考虑的主要因素 | 第51-52页 |
| ·系统使用的开发环境 | 第52页 |
| ·系统框架 | 第52-53页 |
| ·系统的具体设计 | 第53-59页 |
| ·系统用例图 | 第53-54页 |
| ·系统中主要的类 | 第54-56页 |
| ·系统实现 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 系统实验结果与分析 | 第60-67页 |
| ·实验语料库介绍 | 第60-61页 |
| ·分类性能评估指标 | 第61-62页 |
| ·实验设计和结果分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 硕士期间发表论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
