ЗМІСТ
ВСТУП
РОЗДІЛ 1. Огляд існуючих методів багатовимірної класифікації
1.1. Метод опорних векторів (Support Vector Machine, SVM)
1.2. Метод Байєса
1.3. Метод k-найближчих сусідів
1.4. Класифікатор Роше
1.5. Дерева розв’язків
1.6. Логічні методи
1.7. Моделі, що самоорганізуються
1.8. Кластерний аналіз
1.8.1. Міри близькості та подібності
1.8.2. Методи об’єднання кластерів
1.8.3. Методи кластерного аналізу
1.8.4. Міри якості кластерів та кластерного розбиття
1.9. Класифікація текстів на природній мові
1.9.1. Метод комбінованої ієрархічної класифікації
1.9.2. Використання рубрикаторів
1 Використання апарату нейронних мереж
Висновки до
розділу
РОЗДІЛ 2. Класифікація та кластеризація об'єктів із застосуванням апарату
нейронних мереж
2.1. Класифікація об'єктів за допомогою нейронної мережі Кохонена
2.1.1. Структура та принцип роботи мережі Кохонена
2.1.2. Навчання мережі Кохонена
2.1.3. Модифікація алгоритму навчання мережі Кохонена
2.1.4. Топографічні карти Кохонена
2.1.5. Визначення числа кластерів
2.1.5.1. Простий перебір
2.1.5.2. Методи “віджиму”
2.1.5.3. Метод динамічних ядер
2.1.5.4. Евристичний алгоритм визначення числа класів
2.2. Вирішення задачі класифікації об'єктів із застосуванням нейронної мережі
прямого розповсюдження
2.2.1. Структура та принцип роботи нейронної мережі прямого розповсюдження
2.2.1.1. Навчання нейронної мережі прямого розповсюдження
2.2.1.2. Кодування входів мережі
2.2.1.3. Ініціалізація ваг мережі
2.2.2. Формування вектора ознак в задачах класифікації багатовимірних
об'єктів
2.2.2.1. Метод формування вектора ознак об’єкту
2.2.2.2. Обчислювальна складність алгоритму пошуку оптимальної вибірки
Висновки до
розділу
РОЗДІЛ 3. Класифікація текстів на природній мові
3.1. Способи представлення тексту
3.2. Створення словникової бази тексту
3.2.1. Система морфолексичного розбору україномовного тексту
3.2.2. Флексний аналіз іменників та прикметників
3.2.3. Флексний аналіз прислівників
3.2.4. Флексний аналіз дієслів
3.2.5. Флексний аналіз займенників
3.2.6. Аналіз несамостійних частин мови
3.2.7. Система морфологічного розбору російськомовного тексту
3.3. Класифікація на основі синтаксису
3.4. Метод визначення зв'язку між іменником та прикметником
Висновки до
розділу
РОЗДІЛ 4. Проблема атрибуції текстів та підходи до її вирішення
4.1. Підходи до розв’язання задач атрибуції текстів
4.2. Формування набору ознак тексту при вирішенні задач атрибуції
4.2.1. Формування частотних словників
4.2.2. Визначення частот появи службових слів у тексті
4.2.3. Визначення синтаксичних ознак
Висновки до
розділу
РОЗДІЛ 5. Автоматичні системи кластеризації та класифікації текстів
5.1. Автоматична система класифікації текстів Atributer
5.1.1. Тестування системи Atributer
5.2. Автоматична система кластеризації Clasterizator
5.2.1. Тестування системи Clasterizator
5.3. Атрибуція твору “Роман з кокаїном”
Висновки до
розділу
ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ ТА ВИСНОВКИ
СПИСОК
- Київ+380960830922