EACS系统中基于上下文分类器的环境感知方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| ·背景 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·文章结构 | 第11-13页 |
| 第2章 研究基础 | 第13-19页 |
| ·HMM模型 | 第13-17页 |
| ·Markov链 | 第13页 |
| ·HMM定义 | 第13-14页 |
| ·HMM基本算法 | 第14-17页 |
| ·灰色关联分析 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于上下文分类器的环境感知框架 | 第19-33页 |
| ·EACS系统 | 第19-21页 |
| ·EACS系统中的环境感知问题 | 第21-22页 |
| ·基于上下文分类器的环境感知框架 | 第22-27页 |
| ·研究思路 | 第22-24页 |
| ·环境感知架构 | 第24-27页 |
| ·基于上下文分类器的环境感知过程 | 第27-32页 |
| ·上下文分类器中服务状态的分类识别方法 | 第27-29页 |
| ·上下文数据的构造方法 | 第29-30页 |
| ·环境感知过程 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于半连续HMM的服务状态识别方法 | 第33-47页 |
| ·基于半连续HMM的服务状态识别过程 | 第33-36页 |
| ·HMM隐藏状态转移结构选择 | 第33-34页 |
| ·HMM模型选择 | 第34页 |
| ·半连续HMM模型应用方案 | 第34-36页 |
| ·面向服务状态识别的半连续HMM数据预处理方法 | 第36-45页 |
| ·监测指标量化器结构选择 | 第36-37页 |
| ·监测指标量化器构造方法 | 第37-43页 |
| ·初始监测指标码书选择算法 | 第43-45页 |
| ·监测指标码字数目选择实验 | 第45-46页 |
| ·实验方案 | 第45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-46页 |
| ·实验结论 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于关键变化的上下文数据构造方法 | 第47-67页 |
| ·关键变化描述 | 第47-50页 |
| ·基于关键变化的上下文构造策略 | 第47-49页 |
| ·关键变化定义 | 第49-50页 |
| ·基于关键变化的上下文数据构造方法 | 第50-53页 |
| ·基于关键变化的上下文数据构造方法框架 | 第50-51页 |
| ·关键变化发现过程 | 第51-52页 |
| ·序列构造及匹配过程 | 第52-53页 |
| ·关键变化及相关信息生成方法 | 第53-64页 |
| ·基于关键变化的上下文分类器初始化流程 | 第53-54页 |
| ·基于灰色关联的监测指标关联分析 | 第54-56页 |
| ·关键变化生成算法 | 第56-63页 |
| ·服务状态模型训练序列选取算法 | 第63-64页 |
| ·实验分析 | 第64-66页 |
| ·实验环境及识别对象 | 第65页 |
| ·实验步骤及结果 | 第65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结 | 第67-69页 |
| ·研究总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的项目 | 第75页 |
