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基于极限学习机的XML文档分类的研究与实现
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基于极限学习机的XML文档分类的研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第1章 绪论
第10-14页
1.1 研究背景
第10-11页
1.2 研究目的与意义
第11-12页
1.3 本文主要工作
第12-13页
1.4 本文组织结构
第13-14页
第2章 相关研究工作
第14-24页
2.1 传统分类算法
第14-18页
2.1.1 分类问题综述
第14-16页
2.1.2 常用分类算法综述
第16-18页
2.2 XML文档分类
第18-22页
2.2.1 XML数据模型
第18-21页
2.2.2 XML文档分类研究综述
第21-22页
2.3 极限学习机的应用
第22-23页
2.4 本章小结
第23-24页
第3章 XML文档的特征表达
第24-38页
3.1 数据预处理
第24-26页
3.2 文本表示模型
第26-33页
3.2.1 向量空间模型
第27-28页
3.2.2 TFIDF的类别分布信息缺陷
第28-30页
3.2.3 包含类别分布信息的TFIDF改进方法
第30-33页
3.3 XML文档表示模型
第33-36页
3.3.1 结构连接向量模型
第33-34页
3.3.2 基于分布信息的结构向量模型
第34-36页
3.4 本章小结
第36-38页
第4章 基于极限学习机的分类模型
第38-52页
4.1 极限学习机
第38-40页
4.2 基于极限学习机的优化改进模型
第40-44页
4.2.1 投票机制与相关概念
第41-42页
4.2.2 基于投票机制的极限学习机算法
第42-44页
4.3 投票结果后处理方法
第44-50页
4.3.1 针对相同得票数的常规重投票算法
第44-46页
4.3.2 针对相同得票数的基于概率的重投票算法
第46-49页
4.3.3 针对混淆类的后处理方法
第49-50页
4.4 本章小结
第50-52页
第5章 实验及结果分析
第52-64页
5.1 实验性能评估标准
第52-53页
5.2 实验环境及实验设计
第53-55页
5.2.1 实验环境
第53页
5.2.2 实验数据集
第53-54页
5.2.3 实验方案
第54-55页
5.3 实验结果分析
第55-62页
5.3.1 XML文档表达模型的性能分析
第55-56页
5.3.2 训练时间与测试时间的分析
第56-57页
5.3.3 ELM与v-ELM的性能对比分析
第57-59页
5.3.4 使用后处理方法的性能分析
第59-61页
5.3.5 与传统分类算法性能的比较分析
第61-62页
5.4 本章小结
第62-64页
第6章 总结与展望
第64-66页
6.1 总结
第64-65页
6.2 展望
第65-66页
参考文献
第66-70页
致谢
第70-72页
攻读硕士学位期间参加的项目和发表的论文
第72页
本篇论文共
72
页,
点击这进入下载页面
。
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