| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第14-16页 |
| ·研究目的 | 第14-15页 |
| ·课题研究的意义 | 第15-16页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 2 文献聚类分析的理论与方法 | 第18-28页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·文献聚类常用算法 | 第18-22页 |
| ·阶层式聚类算法 | 第19-20页 |
| ·分割式聚类方法 | 第20页 |
| ·其它聚类算法 | 第20-22页 |
| ·自组织映射神经网络 | 第22-26页 |
| ·科研发展趋势与文献聚类 | 第26-28页 |
| 3 金属矿开采文献聚类分析 | 第28-42页 |
| ·金属矿文献数据特点 | 第28-31页 |
| ·金属矿文献数据分布区域 | 第28-30页 |
| ·金属矿文献主题分布特点 | 第30页 |
| ·金属矿文献聚类的目的 | 第30-31页 |
| ·金属矿文献聚类分析模型的构成 | 第31-38页 |
| ·内容整理 | 第31-32页 |
| ·文献集数字化处理 | 第32-37页 |
| ·结果处理 | 第37-38页 |
| ·基于 MATLAB 的 GHSOM 神经网络聚类 | 第38-41页 |
| ·GHSOM 网络的 MATLAB 设计 | 第38-40页 |
| ·实验分析 | 第40-41页 |
| ·知识表达 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 4 基于 GHSOM 的金属矿开采技术发展趋势预测 | 第42-51页 |
| ·金属矿开采文献数据准备 | 第42-43页 |
| ·数据收集 | 第42页 |
| ·数据描述 | 第42-43页 |
| ·金属矿开采研究发展趋势预测 | 第43-47页 |
| ·金属矿开采文献数据向量空间模型的建立 | 第43-45页 |
| ·基于 GHSOM 的金属矿文献聚类 | 第45-47页 |
| ·金属矿开采研究发展趋势预测结果与分析 | 第47-51页 |
| ·金属矿开采文献聚类结果 | 第47-48页 |
| ·聚类结果分析与领域发展趋势 | 第48-51页 |
| 5 结论与建议 | 第51-53页 |
| ·主要结论 | 第51页 |
| ·未来研究方向 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录1:硕士研究生学习阶段发表论文 | 第58-59页 |
| 附录2:生成文本向量空间模型的 c#程序 | 第59-66页 |