| 1 绪论 | 第1-11页 |
| ·军用信息自动分类的意义 | 第6-8页 |
| ·现代战争的信息化特点 | 第6页 |
| ·文书自动化处理的客观需要 | 第6-7页 |
| ·C~4ISR的网络环境为军用信息自动分类提供平台 | 第7页 |
| ·军用信息的语言特点方便于自动分类 | 第7-8页 |
| ·自动分类技术的发展过程及研究现状 | 第8-10页 |
| ·自动分类在国内外的发展过程 | 第8-9页 |
| ·自动分类技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容与主要工作安排 | 第10-11页 |
| 2 军用信息自动分类的框架体系 | 第11-18页 |
| ·自动分类系统概述 | 第11-13页 |
| ·分类问题的数学描述 | 第11-12页 |
| ·自动分类系统的种类 | 第12-13页 |
| ·军用信息分类系统的体系结构及其功能 | 第13-17页 |
| ·军用信息分类系统的体系 | 第13-15页 |
| ·军用信息分类系统的结构组成及其功能 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 军用信息的表示模型研究 | 第18-32页 |
| ·军用信息的表示模型 | 第18-22页 |
| ·表示模型的选择 | 第18-20页 |
| ·特征单元的确定 | 第20-22页 |
| ·预处理中分词算法的改进 | 第22-25页 |
| ·军用信息词典 | 第22-23页 |
| ·半全切分最大匹配法 | 第23-24页 |
| ·改进MM法的分词效果 | 第24-25页 |
| ·向量空间模型(VSM) | 第25-28页 |
| ·向量空间模型的基本思想 | 第25-26页 |
| ·VSM中权值的计算方法 | 第26-27页 |
| ·对向量空间模型的几点思考 | 第27-28页 |
| ·结合军用信息的改进权值计算 | 第28-31页 |
| ·已有的一些改进算法 | 第28-29页 |
| ·基于XML的标准化军用文书 | 第29页 |
| ·针对基于XML的军用信息的权重算法改进 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 军用信息的属性选择--特征提取 | 第32-39页 |
| ·特征提取概述 | 第32-35页 |
| ·军用信息特征提取的目的 | 第32-33页 |
| ·几种典型的特征提取算法 | 第33-35页 |
| ·军用信息中的特征提取 | 第35-38页 |
| ·提取军用信息特征的互信息法 | 第35-36页 |
| ·改进的互信息法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 军用信息的分类算法模型 | 第39-45页 |
| ·几种典型的分类算法 | 第39-41页 |
| ·简单向量距离分类法 | 第39-40页 |
| ·贝叶斯算法 | 第40页 |
| ·kNN算法 | 第40-41页 |
| ·军用信息中的简单向量距离法 | 第41-42页 |
| ·带反馈的类中心向量距离法 | 第42-44页 |
| ·带反馈分类的基本思想 | 第42-43页 |
| ·带反馈的分类算法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 6 军用信息分类系统MICS的设计与实现 | 第45-60页 |
| ·分类体系的选择 | 第45-46页 |
| ·MICS的总体结构及各模块功能 | 第46-51页 |
| ·军用信息分类系统的总体结构 | 第46-48页 |
| ·各模块算法及功能 | 第48-51页 |
| ·系统的具体实现 | 第51-54页 |
| ·软件开发工具的选择 | 第51-52页 |
| ·MICS的软件实现 | 第52-54页 |
| ·性能测试及实验结果的分析 | 第54-58页 |
| ·军用信息训练集的获取 | 第54-55页 |
| ·性能评价指标 | 第55-56页 |
| ·MICS性能测试结果 | 第56-57页 |
| ·存在的不足及下一步的改进 | 第57-58页 |
| ·结论与展望 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |