基于高斯过程的时间序列分类
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| Contents | 第10-12页 |
| 图清单 | 第12-14页 |
| 表清单 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文的主要内容 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 2 高斯过程相关理论 | 第21-29页 |
| ·高斯过程的基本概念 | 第21-23页 |
| ·高斯过程分类 | 第23-26页 |
| ·高斯过程回归 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 半监督高斯过程时间序列分类 | 第29-48页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·半监督学习 | 第30-34页 |
| ·时间序列相关理论 | 第34-35页 |
| ·半监督高斯过程时间序列分类算法 | 第35-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于单类高斯过程的时间序列异常检测 | 第48-73页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·单类分类相关理论与技术 | 第49-54页 |
| ·基于单类高斯过程时间序列异常检测算法 | 第54-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 5 原型系统的设计和实现 | 第73-80页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·系统流程设计 | 第73-75页 |
| ·系统实现 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 6 结论 | 第80-82页 |
| ·本文总结 | 第80-81页 |
| ·研究展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 作者简历 | 第88-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |
