| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 定位技术的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 聚类算法的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第10-12页 |
| 2 车联网聚类算法以及定位算法的相关理论研究 | 第12-23页 |
| 2.1 车联网概述 | 第12-15页 |
| 2.1.1 车联网体系结构 | 第12-13页 |
| 2.1.2 车联网基本特征 | 第13-14页 |
| 2.1.3 关键技术分析 | 第14-15页 |
| 2.2 定位技术的研究 | 第15-18页 |
| 2.2.1 定位技术概论 | 第15-16页 |
| 2.2.2 定位技术分类 | 第16-17页 |
| 2.2.3 定位技术性能评价指标 | 第17-18页 |
| 2.3 聚类问题的研究 | 第18-22页 |
| 2.3.1 聚类算法概述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 聚类算法分类 | 第19-21页 |
| 2.3.3 聚类算法性能评价指标 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于标签传递的车联网聚类和定位算法 | 第23-40页 |
| 3.1 系统模型与问题描述 | 第23-25页 |
| 3.1.1 系统模型 | 第23页 |
| 3.1.2 问题描述及相关定义 | 第23-25页 |
| 3.2 基于标签传递的重叠聚类结构和层次结构的检测算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 基于标签传递的重叠结构检测算法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 车联网聚类层次结构检测算法 | 第27-28页 |
| 3.3 基于聚类结果的定位及定位矫正算法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 基于聚类结果的定位算法 | 第28-31页 |
| 3.3.2 定位矫正算法 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 3.4.1 聚类算法实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 3.4.2 定位算法实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于车辆行为的聚类算法与态势分析 | 第40-58页 |
| 4.1 系统模型与问题描述 | 第40-42页 |
| 4.1.1 系统模型 | 第40页 |
| 4.1.2 问题描述及相关定义 | 第40-42页 |
| 4.2 基于车辆行为的聚类算法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 车辆之间行为的抽取与分析 | 第42-44页 |
| 4.2.2 基于行为的聚类算法 | 第44-45页 |
| 4.3 车辆群体态势分析 | 第45-50页 |
| 4.3.1 车辆群体行为分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于深度学习的态势分析 | 第46-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| 4.4.1 聚类算法实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.4.2 车辆群体态势实验及结果分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |