一种基于热计量数据的异常点挖掘算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·课题研究内容 | 第13页 |
| ·本文组织与结构 | 第13-15页 |
| 第2章 异常点挖掘算法分析 | 第15-23页 |
| ·数据挖掘 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的功能分类 | 第16-17页 |
| ·传统异常点挖掘算法分类 | 第17-20页 |
| ·异常点挖掘技术简介 | 第17页 |
| ·异常点挖掘算法分类 | 第17-20页 |
| ·高维异常点挖掘算法概述 | 第20-21页 |
| ·高维数据的特点 | 第20-21页 |
| ·高维异常点挖掘算法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 热计量数据的采集及预处理 | 第23-37页 |
| ·热表远程数据采集系统的设计 | 第23-30页 |
| ·远程数据采集系统基本框架的设计 | 第23-24页 |
| ·WSN 数据采集模块通信协议的设计 | 第24-26页 |
| ·GPRS 通讯模块 TCP/IP 连接的实现 | 第26-29页 |
| ·远程传输数据包的解析 | 第29-30页 |
| ·热表信息数据仓库的设计 | 第30-36页 |
| ·热表信息数据仓库模型设计 | 第31-34页 |
| ·数据抽取、转换与加载(ETL) | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于热计量数据的异常点挖掘算法 | 第37-48页 |
| ·问题提出 | 第37页 |
| ·相关定义及解释 | 第37-39页 |
| ·构建热网超图模型 | 第39-42页 |
| ·R-Apriori 算法的基本思想 | 第39-41页 |
| ·构建热网超图模型 | 第41-42页 |
| ·超图聚类 | 第42-45页 |
| ·R-HOT 算法 | 第45-46页 |
| ·算法理论分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第48-55页 |
| ·实验设计 | 第48页 |
| ·实验环境 | 第48页 |
| ·实验目的 | 第48页 |
| ·候选集选择及数据预处理 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-53页 |
| ·算法可行性分析 | 第49-52页 |
| ·算法性能分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
