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基于GA-KNN分类模型在船期数据分析中的研究与应用
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基于GA-KNN分类模型在船期数据分析中的研究与应用
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-9页
第一章 绪论
第9-14页
1.1 研究背景及意义
第9-10页
1.2 国内外研究现状
第10-11页
1.3 本文主要工作
第11-12页
1.4 本文结构安排
第12-14页
第二章 文本分类技术的研究
第14-20页
2.1 引言
第14页
2.2 文本分类的原理
第14-15页
2.2.1 文本分类的介绍
第14-15页
2.2.2 文本模型
第15页
2.3 文本分类的特征提取
第15页
2.4 常用的文本分类的技术
第15-20页
2.4.1 朴素贝叶斯算法
第15-16页
2.4.2 决策树算法
第16-17页
2.4.3 支持向量机
第17-18页
2.4.4 KNN算法
第18-20页
第三章 船期领域中的文本向量空间模型
第20-37页
3.1 文本向量空间模型概述
第21-23页
3.1.1 向量维度
第21页
3.1.2 分量值
第21-22页
3.1.3 文本预处理
第22-23页
3.1.4 特征词选择
第23页
3.1.5 同义词聚合
第23页
3.2 船期领域文本向量空间模型
第23-37页
3.2.1 船期领域文本的特征词选择
第24-30页
3.2.2 同义词聚合
第30-35页
3.2.3 船期领域文本的向量空间维度
第35-37页
第四章 船期领域的网页文本检索模型
第37-62页
4.1 船期领域的网页文本检索概述
第37-40页
4.2 虚拟专业搜索引擎
第40-48页
4.2.1 专业搜索引擎概述
第40页
4.2.2 虚拟专业搜索引擎算法
第40-46页
4.2.3 实验设计与结果分析
第46-48页
4.3 基于GA-KNN的文本分类
第48-62页
4.3.1 选择分类方法概述
第48-51页
4.3.2 标准的KNN分类概述
第51-52页
4.3.3 基于GA-KNN的船期文本分类算法
第52-59页
4.3.4 实验设计与结果分析
第59-62页
第五章 船期信息获取
第62-66页
5.1 基于DOM的船期数据
第62-64页
5.2 HtmlAbilityPack
第64页
5.3 船期数据获取
第64-66页
第六章 总结与展望
第66-68页
6.1 本文总结
第66-67页
6.2 下一步工作
第67-68页
致谢
第68-69页
参考文献
第69-73页
本篇论文共
73
页,
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。
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