基于神经网络的文本自动分类系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的结构安排及创新点 | 第10-12页 |
| ·文章的结构安排 | 第10-11页 |
| ·创新点 | 第11-12页 |
| 第二章 文本自动分类概述 | 第12-30页 |
| ·文本自动分类的基本概念 | 第12-15页 |
| ·文本自动分类的任务 | 第12-13页 |
| ·文本自动分类的类型 | 第13页 |
| ·文本自动分类的应用 | 第13-15页 |
| ·文本自动分类的工作流程 | 第15-23页 |
| ·文本自动分类第一阶段——文本向量表示 | 第15-20页 |
| ·文本自动分类第二阶段——分类器的构建 | 第20-23页 |
| ·文本自动分类的性能评价 | 第23-29页 |
| ·常用的分类器性能评价指标 | 第23-25页 |
| ·基于层次分析法的分类系统评价 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 径向基函数神经网络理论基础 | 第30-41页 |
| ·人工神经网络概述 | 第30-32页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络的特点和基本原理 | 第31-32页 |
| ·RBFNN 的拓扑结构 | 第32-35页 |
| ·径向基函数 | 第32-33页 |
| ·拓扑结构及映射关系 | 第33-35页 |
| ·RBFNN 的分类机理 | 第35-36页 |
| ·RBFNN 的学习训练 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 文本自动分类系统的设计与实现 | 第41-54页 |
| ·分类系统框架设计 | 第41-42页 |
| ·系统开发环境及实验语料库 | 第42-45页 |
| ·系统开发环境 | 第42页 |
| ·实验语料库 | 第42-45页 |
| ·主要的功能模块 | 第45-47页 |
| ·预处理 | 第45页 |
| ·特征选择 | 第45-46页 |
| ·权重计算 | 第46页 |
| ·RBFNN 分类器 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结束语 | 第54-56页 |
| ·论文总结 | 第54-55页 |
| ·下一步的工作 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 硕士期间科研工作和发表的论文 | 第61页 |
