| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 时间序列 | 第12-13页 |
| 1.1.2 不确定时间序列的聚类分析 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-22页 |
| 1.2.1 确定型时间序列聚类算法研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.2 不确定数据聚类算法的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 不确定时间序列聚类算法研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3 论文研究内容与结构 | 第22-23页 |
| 第二章 基础知识 | 第23-37页 |
| 2.1 时间序列及其不确定性 | 第23-26页 |
| 2.2 聚类算法优化方法 | 第26-35页 |
| 2.2.1 初始簇心选择 | 第27-33页 |
| 2.2.2 相似度计算方法 | 第33-35页 |
| 2.3 聚类评价指标ARI | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于改进的DTW相似度的UK-Means算法 | 第37-50页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 UK-Means聚类算法对不确定时间序列的不足 | 第38-39页 |
| 3.3 .不确定时间序列的ULDTW距离 | 第39-42页 |
| 3.4 优化簇心求解方法 | 第42-44页 |
| 3.5 简化期望距离的计算 | 第44-45页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 3.6.1 不确定时间序列数据集的构造 | 第45-46页 |
| 3.6.2 实验结果分析 | 第46-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于UK-Means和层次聚类算法的不确定时间序列聚类的混合算法 | 第50-61页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 算法基本思想 | 第51-53页 |
| 4.2.1 UK-Means算法基本概念 | 第51-52页 |
| 4.2.2 层次聚类算法 | 第52-53页 |
| 4.3 混合算法实现 | 第53-55页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第55-59页 |
| 4.4.1 不确定时间序列数据集的构造 | 第55-56页 |
| 4.4.2 聚类效果对比与分析 | 第56-58页 |
| 4.4.3 算法效率对比 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间的研究成果及发布的学术论文 | 第69页 |
