数据挖掘技术在文本等数据上的额应用研究

第1章 常用数据挖掘方法介绍
1．1 分类问题研究基本框架
1．2 数据预处理
1．3 数据表示
1．4 特征选择与特征抽取
1．5 常用数据挖掘算法
1．6 常用深度学习方法
1．7 本章小结
参考文献

第2章 基于DBN的高维稀疏文本数据分类研究
2．1 引言
2．2 国内外研究现状
2．3 研究方法
2．4 实验结果
2．5 本章小结
参考文献

第3章 基于DBN的代谢组学数据分类研究
3．1 引言
3．2 研究方法
3．3 生物样本数据的制备
3．4 实验结果
3．5 本章小结
参考文献

第4章 基于SAE和SVM的代谢组学数据分类研究
4．1 引言
4．2 研究方法
4．3 实验结果
4．4 本章小结
参考文献

第5章 基于栈式降噪自动编码器的中文文本分类
5．1 降噪自动编码器
5．2 栈式降噪自动编码器
5．3 激活函数
5．4 实验
5．5 本章小结
参考文献

第6章 基于遗传算法的移动机器人路径规划
6．1 环境信息的表示
6．2 初始设置
6．3 适应度函数的确定
6．4 遗传算子的设计
6．5 基于遗传算法的动态路径规划设计
6．6 路径规划的仿真结果及分析
6．7 本章小结
参考文献