时间序列数据流中相关性分析技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·解决方法 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论与研究现状 | 第14-28页 |
| ·数据流定义 | 第14-16页 |
| ·数据流的特征 | 第14-15页 |
| ·数据流的应用 | 第15-16页 |
| ·数据流挖掘技术 | 第16-18页 |
| ·聚类 | 第16-17页 |
| ·分类 | 第17页 |
| ·频繁模式发现 | 第17页 |
| ·异常检测 | 第17-18页 |
| ·时间序列简介 | 第18-26页 |
| ·时间序列模型 | 第18-19页 |
| ·时间序列分析 | 第19页 |
| ·相似性查询技术 | 第19-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 滑动窗口下的同步相关性分析 | 第28-46页 |
| ·问题描述 | 第28-30页 |
| ·时间序列数据流的分层布尔表示技术 | 第30-32页 |
| ·宏布尔序列 | 第30-31页 |
| ·微布尔序列 | 第31页 |
| ·布尔相关性分析 | 第31-32页 |
| ·基于分层布尔表示的相关性分析 | 第32-37页 |
| ·HBR算法 | 第32-34页 |
| ·窗口同步滑动的增量式维护 | 第34-37页 |
| ·理论分析 | 第37-41页 |
| ·精度分析 | 第37-41页 |
| ·复杂性分析 | 第41页 |
| ·实验评测 | 第41-44页 |
| ·HBR算法的精度评测 | 第42-43页 |
| ·HBR算法的处理速率评测 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于布尔表示的滞后相关性分析 | 第46-62页 |
| ·问题描述 | 第46-50页 |
| ·滞后相关性的定义 | 第46-48页 |
| ·Braid方法 | 第48-50页 |
| ·布尔表示方法 | 第50-52页 |
| ·布尔滞后相关算法(BLC) | 第52-53页 |
| ·理论分析 | 第53-56页 |
| ·精度分析 | 第53-56页 |
| ·复杂性分析 | 第56页 |
| ·实验评估 | 第56-60页 |
| ·BLC算法的精度评测 | 第57-58页 |
| ·BLC算法的处理速率评测 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 自适应的相关性分析 | 第62-74页 |
| ·问题描述 | 第62页 |
| ·基于布尔表示的周期性探测技术 | 第62-66页 |
| ·基本定义 | 第63-64页 |
| ·布尔自相关技术 | 第64-66页 |
| ·窗口大小的自适应调整 | 第66-67页 |
| ·理论分析 | 第67-70页 |
| ·精度分析 | 第67-69页 |
| ·复杂性分析 | 第69-70页 |
| ·实验评测 | 第70-73页 |
| ·布尔自相关技术的精度评测 | 第70-72页 |
| ·布尔自相关技术的处理速率评测 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结论 | 第74-76页 |
| ·本文主要贡献 | 第74页 |
| ·未来工作 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读硕士学位期间的论文项目情况 | 第84-85页 |
