基于高斯混合模型林业信息文本分类的技术研究

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基于高斯混合模型林业信息文本分类的技术研究

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基于高斯混合模型林业信息文本分类的技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-14页
· 研究目的及意义	第9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 国外研究现状	第9-10页
· 国内研究现状	第10-11页
· 研究内容	第11-12页
· 论文内容安排	第12-14页
2 林业信息文本分类基本原理	第14-20页
· 选择林业信息实验样本	第14页
· 林业信息文本预处理	第14-15页
· 林业信息文本表示	第15-16页
· 布尔模型	第15-16页
· 概率模型	第16页
· 向量空间模型	第16页
· 林业信息文本特征选择	第16-19页
· 文档频率	第17页
· 信息增益	第17页
· 期望交叉熵	第17页
· 互信息	第17-18页
· χ~2估计	第18页
· 主成分分析	第18-19页
· 特征选择算法总结	第19页
· 本章小结	第19-20页
3 林业信息文本分类算法	第20-42页
· BP神经网络算法	第20-23页
· 决策树算法	第23-25页
· SVM算法	第25-27页
· 高斯混合模型算法	第27-39页
· GMM的基本概念	第27-30页
· EM算法	第30页
· EM算法原理	第30-33页
· GMM中的EM算法	第33-38页
· 参数初始化问题	第38页
· K-means算法	第38-39页
· 基于修正加权高斯牛顿的神经网络算法	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
4 实验结果及分析	第42-55页
· 林业信息样本	第42-43页
· 建立高斯混合模型	第43-46页
· 构造RW-GN算法分类器	第46-53页
· 实验结论	第53-54页
· 本章小结	第54-55页
结论	第55-57页
参考文献	第57-61页
攻读学位期间发表的学术论文	第61-62页
致谢	第62-63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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