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基于LSH的语音文档主题分类研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·论文研究的目的和意义第9页
   ·语音文档主体分类的研究现状第9-13页
   ·论文主要研究内容和章节安排第13-15页
第2章 向量空间模型第15-22页
   ·向量空间模型第15-17页
   ·权重的计算方法第17-20页
     ·布尔权重第17-18页
     ·TF 权重第18页
     ·IDF 权重第18-19页
     ·TF-IDF 权重第19页
     ·后验概率 TF-IDF 权重第19-20页
   ·向量空间模型的优缺点第20页
   ·向量空间模型的实现第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 局部敏感哈希算法第22-40页
   ·局部敏感哈希算法原理第23-25页
   ·hash 函数的选择第25-29页
   ·稳定分布第29-35页
     ·稳定分布下的局部敏感哈希函数第30-31页
     ·参数 r第31-35页
   ·参数 k 和 L第35-37页
   ·LSH 中的二次哈希第37-38页
   ·改进的局部敏感哈希算法第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 多维 KD 树第40-45页
   ·多维 KD 树原理第40-41页
   ·多维 KD 树构造规则第41-44页
   ·基于多维 KD 树的分类第44页
   ·本章小结第44-45页
第5章 实验结果及分析第45-54页
   ·实验环境简介第45页
   ·性能评价标准第45-46页
   ·实验过程和结果展示第46-51页
     ·参数 r 的改进和 L 的调整实验第47-48页
     ·两种权重下的分类实验结果第48-49页
     ·基于 TF-IDF 权重下的 LSH 和多维 KD 树分类结果比较第49-50页
     ·基于后验概率 TF-IDF 权重下 LSH 和多维 KD 树分类结果比较第50-51页
     ·改进的 LSH 算法下的分类结果第51页
   ·实验结果分析第51-53页
   ·本章小结第53-54页
结论第54-55页
参考文献第55-58页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第58-59页
致谢第59页

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