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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,点击这进入下载页面
 
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