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 |