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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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