| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·课题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究动态 | 第8-9页 |
| ·文本信息过滤的国内外研究动态 | 第8-9页 |
| ·粒子群算法应用的国内外研究动态 | 第9页 |
| ·本文主要研究工作 | 第9-10页 |
| 第二章 关键技术研究 | 第10-35页 |
| ·中文分词技术 | 第10-16页 |
| ·当前中文分词中遇到的问题 | 第10页 |
| ·常见分词算法 | 第10-12页 |
| ·本文所用的分词算法 | 第12-16页 |
| ·文本特征选择 | 第16-27页 |
| ·词语抽取 | 第16页 |
| ·间断词处理 | 第16-17页 |
| ·特征选择算法 | 第17-19页 |
| ·常用特征选择算法 | 第19-24页 |
| ·特征权值的选取 | 第24-26页 |
| ·一种特征权值的计算方法 | 第26-27页 |
| ·粒子群算法 | 第27-35页 |
| ·群智能概述 | 第27-28页 |
| ·群智能计算 | 第28-29页 |
| ·基本粒子群算法 | 第29-35页 |
| 第三章 基本粒子群算法的改进 | 第35-47页 |
| ·引入惯性因子 | 第35页 |
| ·引入收敛因子 | 第35-36页 |
| ·中值粒子群算法 | 第36-37页 |
| ·基于种群模式结构的方法 | 第37-38页 |
| ·基于种群熵的自适应粒子群算法 | 第38-39页 |
| ·离散粒子群算法 | 第39-40页 |
| ·粒子群算法改进以及实验分析 | 第40-47页 |
| ·时变权值的变化对优化效果的影响 | 第43页 |
| ·时变权值递减率对优化效果的影响 | 第43-44页 |
| ·种群大小对惯性权值选择的影响 | 第44-47页 |
| 第四章 改进粒子群算法在文本 Web 信息过滤中的应用 | 第47-56页 |
| ·信息过滤总体流程 | 第47-48页 |
| ·粒子群算法的分类规则挖掘 | 第48-50页 |
| ·粒子群分类器设计 | 第50-52页 |
| ·粒子群分类器在Web 文本信息过滤中的应用 | 第52-54页 |
| ·实验以及数据分析 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文的总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |