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地震预报中的数据挖掘方法研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第1 章 绪论第13-26页
   ·研究背景第13-15页
   ·数据挖掘概述第15-21页
     ·数据挖掘的定义第15-16页
     ·数据挖掘的过程第16-17页
     ·数据挖掘的任务和功能第17-21页
   ·地震预报中的数据挖掘第21-23页
     ·地震预报的主要方法第21-22页
     ·地震数据及其特点第22页
     ·在地震预报中引入数据挖掘方法第22-23页
   ·研究目标和主要研究内容第23-26页
     ·研究目标第23-24页
     ·主要研究内容第24-26页
第2章 基于关联分析的地震相关地区查找第26-51页
   ·地震的地区相关性分析第26-28页
   ·关联分析的数据准备第28-34页
     ·数据选择第28页
     ·数据预处理第28-34页
   ·关联规则挖掘算法的设计与实现第34-44页
     ·关联规则挖掘算法概述第34-37页
     ·地震地区关联规则的挖掘算法设计第37-44页
   ·用FPM_LP 算法寻找地震相关地区第44-50页
     ·实验方法和步骤第44-45页
     ·实验设计与结果分析第45-50页
   ·本章小结第50-51页
第3章 基于序列相似性匹配的地震相关性分析第51-65页
   ·时间序列数据挖掘概述第51-53页
     ·时间序列数据挖掘的概念第51-52页
     ·时间序列数据挖掘概述第52-53页
   ·序列相似性匹配与地震地区相关性分析第53-55页
     ·序列相似性匹配概述第53-54页
     ·基于相似性匹配的地震相关地区查找第54-55页
   ·地震时间序列相似性的定义和度量模型第55-57页
   ·寻找地震相关地区的序列相似性匹配算法第57-59页
   ·应用实例及结果分析第59-64页
     ·数据准备第59页
     ·实验设计及结果分析第59-64页
   ·本章小结第64-65页
第4章 基于广义约束规则的地震序列模式挖掘第65-76页
   ·地震序列的概念第65页
   ·序贯模式挖掘概述第65-68页
     ·序贯模式的概念第66-67页
     ·序贯模式挖掘算法第67-68页
   ·基于广义约束规则的地震序列模式挖掘算法第68-71页
   ·SPMGC 算法在地震预报中的应用实例第71-74页
     ·数据的选择和预处理第71-73页
     ·实验结果分析第73-74页
   ·本章小结第74-76页
第5章 基于时序分析的地震前兆观测数据处理第76-94页
   ·地震前兆观测数据分析概述第76-78页
     ·地震前兆观测数据的特点第76-78页
     ·地震前兆观测数据的分析处理任务第78页
   ·基于时序分析的前兆观测数据处理第78-79页
     ·时序数据与时序分析第78-79页
     ·基于时序分析的前兆观测数据处理第79页
   ·前兆观测数据的预处理方法第79-80页
   ·前兆观测数据的频繁模式挖掘第80-88页
     ·时间序列的相似性度量第81-82页
     ·单变量时间序列相似性的度量第82-85页
     ·多维时间序列的相似性比较第85-86页
     ·时间序列的划分算法的研究第86-87页
     ·基于频度的动态划分时序模式挖掘算法第87-88页
   ·实验结果与分析第88-93页
   ·本章小结第93-94页
第6章 地震预报并行数据挖掘平台设计与实现第94-106页
   ·地震预报并行数据挖掘平台设计第94-98页
     ·PDMPEP 的并行环境选择第94-95页
     ·PDMPEP 的体系结构第95-98页
   ·PDMPEP 实现技术第98-102页
     ·数据仓库的建立第98-99页
     ·并行数据挖掘管理中间件PD3M 的实现技术第99-102页
   ·PDMPEP 的运行模式第102-105页
   ·本章小结第105-106页
第7章 结论与展望第106-109页
   ·本文的主要创新性工作第106-107页
   ·进一步开展的工作第107-109页
参考文献第109-115页
作者攻读学位期间公开发表的论文及参加的科研工作第115-117页
致谢第117-118页
博硕士学位论文同意发表声明第118-119页
发表意见书第119页

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