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基于DTW的时间序列相似性搜索的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第6-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·本文的研究背景及意义第9-10页
   ·研究现状综述第10-12页
     ·时间序列中的分段线性表示第10-11页
     ·基于DTW 的时间序列距离度量第11-12页
   ·本文的主要研究内容第12页
   ·本文的组织结构第12-14页
第二章 时间序列相似搜索第14-24页
   ·数据挖掘概述第14-17页
     ·数据挖掘的发展概况第14页
     ·数据挖掘的分类第14-15页
     ·数据挖掘的功能第15页
     ·数据挖掘的基本模型及各及阶段的任务第15-17页
   ·时间序列挖掘第17-18页
   ·时间序列相似搜索第18-23页
     ·时间序列中的距离度量第18-19页
     ·时间序列中的数据表示第19-23页
   ·时间序列相似搜索的发展方向第23页
   ·小结第23-24页
第三章 基于时间序列趋势转折点的分段线性表示方法研究第24-43页
   ·时间序列分段线性表示方法的由来第24页
   ·时间序列分段线性表示方法第24-30页
     ·基于特征点的分段线性表示方法第27-29页
     ·基于重要点的分段线性表示方法第29-30页
   ·基于时间序列趋势转折点的分段线性表示方法第30-33页
     ·时间序列趋势转折点第30-32页
     ·基于趋势转折点的分段线性表示第32-33页
   ·仿真实验第33-42页
     ·实验环境和实验数据第33-35页
     ·实验方法第35-42页
   ·小结第42-43页
第四章 提高DTW 运算效率的一种改进算法第43-52页
   ·基于DTW 的搜索方法第43-46页
     ·时间弯曲距离第44-45页
     ·基于动态时间弯曲距离的搜索算法第45-46页
   ·提高 DTW 运算效率的一种改进算法第46-47页
     ·现有 DTW 算法存在的缺点第46页
     ·对现有DTW 算法的改进行第46-47页
     ·改进后的算法第47页
   ·仿真实验第47-51页
     ·实验环境和实验数据第47-48页
     ·实验方法第48-50页
     ·实验结果分析第50-51页
   ·小结第51-52页
第五章 仿真实验与结论分析第52-54页
   ·基于趋势转折点的DTW 算法第52页
     ·算法描述第52页
   ·仿真实验第52-53页
     ·实验环境和实验数据第52页
     ·实验方法第52-53页
   ·实验结果分析第53页
   ·小结第53-54页
结论与展望第54-55页
参考文献第55-59页
发表文章目录第59-60页
致谢第60-62页
详细摘要第62-69页

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