摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 文本分类在国内外研究现状
1.2.2 仿生模式识别在国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容
1.4 本文的内容组织
第二章 文本分类及其关键技术
2.1 引言
2.2 文本分类的基本概念
2.2.1 文本分类的定义
2.2.2 文本分类的模型
2.3 文本分类的技术和方法
2.3.1 文本预处理
2.3.2 文本表示
2.3.3 文本分类算法
2.4 分类性能评估
2.5 本章小结
第三章 仿生模式识别理论基础及算法实现
3.1 引言
3.2 仿生模式识别(BPR)基本原理
3.3 仿生模式识别的实现——多自由度神经元的几何形体覆盖
3.3.1 双权值神经元模型
3.3.2 多自由度神经元模型的构造算法
3.3.3 基于高维空间几何模板的仿生模式识别算法
3.4 本章小结
第四章 基于仿生模式识别的文本分类算法
4.1 引言
4.2 仿生模式识别用于文本分类的原理
4.3 基于超球覆盖的仿生模式识别算法
4.3.1 高维超椭球的困难
4.3.2 基于超球覆盖的仿生模式识别算法
4.4 超球覆盖仿生模式识别与神经网络仿生模式识别的比较
4.5 实验结果与分析
4.5.1 实验设置
4.5.2 系统框图
4.5.3 实验结果分析
4.6 本章小结
第五章 总结和展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的科研成果
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