首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--程序设计论文

移动对象聚类和空间离群点检测算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-15页
第一章 绪论第15-23页
   ·数据挖掘的研究概述第15-18页
     ·数据挖掘的研究现状第15-17页
     ·数据挖掘的研究难点第17-18页
   ·选题依据及研究意义第18-21页
     ·对移动对象和空间数据分析的需要第18-19页
     ·已有数据挖掘技术的不足第19-20页
     ·研究意义第20-21页
   ·本文的主要内容和组织结构第21-23页
第二章 聚类分析和离群点检测相关技术第23-39页
   ·聚类分析第23-26页
     ·聚类分析的基本概念第23页
     ·代表性的聚类算法第23-26页
   ·离群点检测第26-29页
     ·离群点检测的基本概念第26-27页
     ·代表性的离群点检测算法第27-29页
   ·移动对象数据分析第29-34页
     ·移动对象聚类分析第29-33页
     ·移动对象离群点检测第33-34页
   ·空间离群点检测第34-36页
   ·空间索引结构第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 轨道数据聚类分析第39-69页
   ·轨道聚类简述第39-41页
     ·问题定义第39-40页
     ·相关研究第40-41页
   ·轨道聚类框架第41-44页
     ·轨道划分第42-43页
     ·线段聚类第43页
     ·代表轨道生成第43-44页
   ·基于邻域的轨道聚类算法NBTC第44-55页
     ·问题的提出第44-46页
     ·相关概念第46-49页
       ·线段之间的距离函数第46-48页
       ·轨道聚类的有关概念第48-49页
     ·NBTC 算法描述第49-51页
     ·实验与分析第51-55页
       ·实验数据集选择第52-53页
       ·在合成数据集上的轨道聚类效果对比第53页
       ·在真实数据集上的轨道聚类效果对比第53-55页
   ·基于取样的快速轨道聚类算法FTCS第55-67页
     ·问题的提出第55-56页
     ·相关概念第56-57页
     ·FTCS 算法第57-61页
       ·基本思想第57-58页
       ·FTCS_LS 算法描述第58-61页
     ·时间复杂性分析第61页
     ·实验与性能分析第61-67页
       ·实验准备第61-63页
       ·轨道聚类质量比较第63-64页
       ·影响效率的邻域查询次数评价第64-65页
       ·可伸缩性评价和时间效率比较第65-67页
   ·本章小结第67-69页
第四章 空间数据离群点检测第69-93页
   ·离群点检测结果度量第69-70页
   ·屏蔽输入参数敏感的离群点检测第70-79页
     ·问题的提出第71-72页
     ·基于邻域的局部密度因子的构造第72-74页
       ·构造过程第72-74页
       ·确定NLDF 的阈值第74页
     ·ODINP 方法第74-75页
     ·实验评价第75-79页
       ·有效性实验第76-77页
       ·参数k 对离群点检测结果影响评价第77页
       ·时间效率和可伸缩性评价第77-79页
   ·基于空间单元邻域和密度的快速离群点检测算法NDOD第79-90页
     ·问题的提出第79-81页
     ·相关概念以及对ODBSN 缺陷的避免第81-83页
     ·NDOD 算法描述第83-85页
     ·时间复杂性分析第85-86页
     ·实验评价与性能分析第86-90页
       ·输入参数的设定第86-88页
       ·有效性实验第88页
       ·影响效率的邻域查询次数评价第88-89页
       ·时间效率和可伸缩性的评价与分析第89-90页
   ·分析和讨论第90-91页
     ·算法的分析与比较第90-91页
     ·算法的扩展第91页
   ·本章小结第91-93页
第五章 结束语第93-96页
   ·本文的总结第93-94页
   ·进一步的研究方向第94-96页
参考文献第96-103页
致谢第103-104页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第104页

论文共104页,点击 下载论文
上一篇:我国生育保险法律制度研究
下一篇:基于触发的分布式应急系统框架的研究与实现