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设计与实现基于支持向量机的水电故障分类器

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设计与实现基于支持向量机的水电故障分类器
论文目录
 
内容提要第1-7 页
第一章 绪论第7-11 页
  · 课题研究的目的与意义第7-8 页
    · 课题目的第7 页
    · 课题意义第7-8 页
  · 文本挖掘的研究现状第8 页
  · 支持向量机的研究现状第8-9 页
  · 本文组织结构第9-11 页
第二章 本文分类技术第11-23 页
  · 文本分类概念第11-12 页
  · 文本分类的过程第12-16 页
    · 文本的表示第12 页
    · 向量空间模型第12-13 页
    · 特征项的提取第13-16 页
  · 文本分类的性能评估第16-18 页
  · 文本分类算法第18-23 页
    · 朴素贝叶斯分类第19-20 页
    · 最近邻KNN算法第20-21 页
    · 决策树第21 页
    · 支持向量机第21-22 页
    · 基于投票的方法第22-23 页
第三章 中文文本分类器的设计第23-30 页
  · 水电故障分类器的需求分析第23 页
    · 业务分析第23 页
  · 设计思想第23-24 页
  · 基于支持向量机的中文文本分类器的总体设计第24-25 页
  · 中文文本分词技术第25-28 页
    · 中文分词的必要性第25-26 页
    · 中文分词技术第26-27 页
    · ICTCLAS分词第27-28 页
  · 文本的特征向量化算法第28-29 页
  · 中文文本分类其算法实现第29-30 页
第四章 统计学习理论与支持向量机第30-41 页
  · 机器学习的基本方法第30-31 页
    · 问题的一般表示第30 页
    · 经验风险最小化第30-31 页
  · 统计学习理论第31-33 页
    · VC维第31-32 页
    · 结构风险最小化第32-33 页
  · 支持向量机第33-37 页
    · 最优超平面第33-35 页
    · 线性支持向量机第35-36 页
    · 非线性支持向量机第36-37 页
  · 核函数理论第37-39 页
  · 多分类支持向量机第39-41 页
    · 一对一SVM分类第39-40 页
    · 一对多SVM分类第40-41 页
第五章 基于支持向量机的水电故障分类器的实现第41-48 页
  · 实验环境搭建第41-42 页
    · 实现环境第41-42 页
    · 文本数据来源第42 页
  · 分类结果评价第42-43 页
  · 水电故障文本分类器的实现第43-48 页
第六章 总结与展望第48-49 页
  · 本文工作总结第48 页
  · 下一步工作展望第48-49 页
参考文献第49-51 页
摘要第51-53 页
ABSTRACT第53-57 页
致谢第57 页

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