| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 数据流挖掘概述 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·数据流的基本概念及应用领域 | 第16-17页 |
| ·数据流的定义及特点 | 第16页 |
| ·应用领域 | 第16-17页 |
| ·数据流处理的理论基础与技术 | 第17-19页 |
| ·基于数据的技术 | 第17-19页 |
| ·基于任务的技术 | 第19页 |
| ·数据流挖掘任务的特点总结 | 第19-20页 |
| ·数据流中概念漂移问题的研究 | 第20-23页 |
| ·概念漂移的基本概念 | 第20页 |
| ·概念漂移的分类 | 第20-21页 |
| ·概念漂移的处理方法 | 第21页 |
| ·常用概念漂移检测机制和方法 | 第21-23页 |
| ·隐含概念漂移的数据流分类算法 | 第23-24页 |
| ·单分类器概念漂移算法 | 第23页 |
| ·集成分类器概念漂移算法 | 第23-24页 |
| ·概念漂移研究的基本问题 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于单窗口的概念漂移数据流分类算法研究 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·SWCDS：基于单窗口的概念漂移数据流分类算法 | 第27-29页 |
| ·算法描述 | 第27页 |
| ·随机森林的构建 | 第27-28页 |
| ·概念漂移检测机制 | 第28-29页 |
| ·算法分析 | 第29页 |
| ·实验与性能分析 | 第29-33页 |
| ·实验数据 | 第30页 |
| ·概念漂移检测 | 第30-31页 |
| ·分类错误率 | 第31-32页 |
| ·抗噪性 | 第32页 |
| ·时空性能 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于双层窗口的概念漂移数据流分类算法研究 | 第34-42页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·DWCDS:基于双层窗口的概念漂移数据流分类算法 | 第34-37页 |
| ·算法描述 | 第34-35页 |
| ·双层窗口的概念漂移检测机制 | 第35-37页 |
| ·算法分析 | 第37-38页 |
| ·实验与性能分析 | 第38-41页 |
| ·概念漂移检测 | 第38-40页 |
| ·分类错误率 | 第40页 |
| ·抗噪性 | 第40-41页 |
| ·时空性能 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验系统简介 | 第42-50页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·系统结构与实现 | 第42-47页 |
| ·相关参数的设定 | 第42-46页 |
| ·数据库特征文件的读取与算法的运行 | 第46-47页 |
| ·实验数据 | 第47-49页 |
| ·仿真数据流 | 第48页 |
| ·真实数据集 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 结束语 | 第50-52页 |
| ·本文总结 | 第50-51页 |
| ·工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 附录一硕士期间主要科研工作及成果 | 第58页 |
| 参与科研情况 | 第58页 |
| 发表的论文 | 第58-59页 |