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基于粗糙集与支持向量机的Web文本分类

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基于粗糙集与支持向量机的Web文本分类
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第一章 绪论第13-18页
  · Web文本分类的研究背景和现状第13-14页
    · Web文本分类的研究背景第13页
    · Web文本分类的研究现状第13-14页
  · 课题的研究意义第14-15页
  · 课题的主要研究工作第15-16页
  · 论文的组织第16-18页
第二章 Web文本分类综述第18-29页
  · Web文本分类第18-19页
    · Web文本分类的定义第18页
    · Web文本分类的过程第18-19页
  · Web文本分类中的关键技术第19-25页
    · Web文本分类的预处理第19-20页
    · Web文本的表示第20-21页
    · Web文本的降维处理第21-25页
  · Web文本分类的常用分类算法第25-27页
    · Rocchio方法第25-26页
    · KNN(K近邻)算法第26页
    · 朴素贝叶斯算法第26-27页
    · 支持向量机方法第27页
  · Web文本分类质量评价第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第三章 支持向量机第29-43页
  · 机器学习的基本问题第29-31页
    · 机器学习问题的表示第29-30页
    · 经验风险最小化原则第30-31页
    · 复杂性与推广能力第31页
  · 统计学习理论第31-35页
    · VC维第32页
    · 推广性的界第32-33页
    · 结构风险最小化第33-34页
    · 支持向量机法第34-35页
  · 支持向量机模型第35-39页
    · 线性可分支持向量机第35-36页
    · 线性不可分支持向量机第36-37页
    · 非线性支持向量机第37-39页
  · 支持向量机训练算法第39-40页
  · 支持向量机多类分类算法第40-42页
    · 一对多法(1-a-r)第41页
    · 一对一法(1-a-1)第41-42页
    · 决策导向非循环图法(DDAG)第42页
  · 本章小结第42-43页
第四章 粗糙集第43-50页
  · 粗糙集的基本概念第43-45页
    · 信息系统第43-44页
    · 决策表信息系统第44页
    · 不可分辩关系与上、下近似集第44-45页
  · 知识约简第45-48页
    · 约简与核第46页
    · 相对约简与相对核第46-47页
    · 区分矩阵与区分函数第47-48页
  · 常用的知识约简算法第48-49页
    · 基于属性重要性的约简算法第48页
    · 基于区分矩阵和逻辑运算的约简算法第48-49页
    · 基于属性频率函数启发的约简算法第49页
  · 本章小结第49-50页
第五章 基于粗糙集与支持向量机的Web文本分类模型第50-64页
  · 基于粗糙集和支持向量机的Web文本分类模型第50-51页
  · 关键步骤的实现第51-62页
    · 文本预处理第51-53页
    · 特征项的选择第53页
    · 权值离散化第53-54页
    · 创建决策表第54-55页
    · 决策表属性约简第55-58页
    · 支持向量机核函数的选取第58-60页
    · 支持向量机多类分类算法第60-61页
    · 支持向量机的最优参数确定第61-62页
  · 实验结果及分析第62-63页
  · 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
  · 全文总结第64-65页
  · 存在的问题和进一步的研究工作第65-66页
参考文献第66-68页
致谢第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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