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声明
第1章概论
1.1课题的背景和意义
1.1.1课题研究背景
1.1.2课题研究意义
1.2信息过滤研究现状
1.3本文创新点
第2章相关理论与技术
2.1遗传算法
2.1.1遗传算法概述
2.1.2遗传算法产生与发展
2.1.3标准遗传算法构成要素
2.1.4模拟退火遗传算法
2.2模糊聚类知识
2.2.1模糊聚类理论发展
2.2.2模糊矩阵聚类分析
2.3信息过滤关键技术
2.3.1分词技术
2.3.2特征选择
2.3.3文本表示模型
2.3.4权重计算
2.4本章小结
第3章基于模糊聚类的遗传算法研究
3.1基于遗传算法的信息过滤
3.1.1编码及初始种群的产生
3.1.2适应度函数
3.1.3基本遗传操作
3.1.4模拟退火操作
3.1.5遗传参数的设定及终止条件
3.2模糊聚类分析
3.2.1模糊聚类的引入
3.2.2训练文本的模糊聚类
3.2.3聚类结果评价参数
3.3基于模糊聚类的遗传算法
3.3.1遗传训练
3.3.2适应度函数
3.3.3基于模糊聚类的遗传算法训练步骤
3.4本章小结
第4章基于遗传算法与模糊聚类的信息过滤系统的实现
4.1系统结构
4.2系统主要模块
4.3主要界面与过滤效果图示
4.3.1主要界面介绍
4.3.2过滤效果图示
4.4评价标准及测试数据集
4.4.1评价标准
4.4.2测试数据集
4.5系统测试及结果分析
4.5.1抗干扰测试
4.5.1有效性测试
4.6本章小结
第5章结束语
5.1本文主要工作
5.2存在的问题
5.3进一步的工作
参考文献
攻读硕士学位期间的主要成果
致谢