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基于回声状态网络的热点话题预测模型的研究
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基于回声状态网络的热点话题预测模型的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-16页
　　1.1 研究背景与意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状第12-14页
　　　　1.2.1 国内研究现状第12-13页
　　　　1.2.2 国外研究现状第13-14页
　　1.3 本论文研究内容及章节安排第14-16页
　　　　1.3.1 本论文研究内容第14-15页
　　　　1.3.2 本论文章节安排第15-16页
第2章 回声状态网络预测模型第16-23页
　　2.1 神经网络第16-18页
　　　　2.1.1 基本原理第16-17页
　　　　2.1.2 学习过程第17-18页
　　2.2 回声状态网络第18-22页
　　　　2.2.1 网络结构第18-19页
　　　　2.2.2 主要参数第19-20页
　　　　2.2.3 学习过程第20-21页
　　　　2.2.4 回声状态网络预测第21-22页
　　2.3 本章小结第22-23页
第3章 一种新的基于AFSA-ESN的热门话题预测模型第23-41页
　　3.1 引言第23页
　　3.2 人工鱼群算法第23-26页
　　　　3.2.1 算法简介第23-24页
　　　　3.2.2 算法原理第24-26页
　　3.3 基于AFSA-ESN的热门话题预测新模型第26-34页
　　　　3.3.1 预测模型的框架第26-28页
　　　　3.3.2 预测模型的原理第28-30页
　　　　3.3.3 预测模型的实现第30-33页
　　　　3.3.4 预测模型时间复杂度分析第33-34页
　　3.4 新模型的实验结果及分析第34-40页
　　　　3.4.1 实验方案第34-36页
　　　　3.4.2 结果分析第36-40页
　　3.5 本章小结第40-41页
第4章 一种新的基于CS-ESN的热门话题预测模型第41-60页
　　4.1 引言第41页
　　4.2 布谷鸟算法第41-43页
　　　　4.2.1 算法概述第41-42页
　　　　4.2.2 算法原理第42-43页
　　4.3 基于CS-ESN的热门话题预测新模型第43-54页
　　　　4.3.1 预测模型的框架第43-45页
　　　　4.3.2 预测模型原理第45-46页
　　　　4.3.3 预测模型实现第46-49页
　　　　4.3.4 预测模型时间复杂度分析第49页
　　　　4.3.5 实验及结果分析第49-54页
　　4.4 基于优化CS-ESN的热门话题预测模型第54-59页
　　　　4.4.1 改进CS的思想第54页
　　　　4.4.2 改进CS算法的原理与实验第54-57页
　　　　4.4.3 基于优化CS-ESN的热门话题预测模型实验结果及分析第57-59页
　　4.5 本章小结第59-60页
结论与展望第60-62页
结论第60-61页
进一步工作第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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