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卫星遥测数据的时间序列相似性度量方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-18页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-16页
        1.2.1 卫星遥测数据分析研究现状第9-11页
        1.2.2 时间序列相似性度量方法概述第11-13页
        1.2.3 时间序列相似性度量方法研究现状第13-16页
    1.3 本文研究内容与结构第16-18页
第2章 时间序列相似性度量方法研究第18-40页
    2.1 卫星遥测数据特性分析第18-23页
        2.1.1 卫星遥测数据总体分析第18页
        2.1.2 实际卫星遥测数据分析第18-20页
        2.1.3 卫星遥测数据分段第20-23页
    2.2 时间序列相似性度量方法第23-28页
        2.2.1 马氏距离第23-24页
        2.2.2 DTW距离第24-25页
        2.2.3 夹角距离第25-27页
        2.2.4 改进灰色关联度第27-28页
    2.3 时间序列相似性度量方法验证第28-39页
        2.3.1 单维时间序列相似性度量方法验证第28-35页
        2.3.2 多维时间序列相似性度量方法验证第35-38页
        2.3.3 卫星遥测数据相似性度量方法应用分析第38-39页
    2.4 本章小结第39-40页
第3章 基于异常检测的相似性度量方法性能评估第40-58页
    3.1 基本概念第40-41页
        3.1.1 时间序列异常检测概述第40-41页
        3.1.2 卫星遥测数据异常情况第41页
    3.2 基于时间序列相似性度量的异常检测算法第41-47页
        3.2.1 基于层次聚类和KNN分类的异常检测方法框架第42-43页
        3.2.2 基于时间序列相似性度量方法的层次聚类第43-44页
        3.2.3 基于时间序列相似性度量方法的KNN分类第44-46页
        3.2.4 卫星遥测数据异常检测框架第46-47页
    3.3 单维时间序列异常检测应用第47-54页
        3.3.1 卫星遥测异常数据仿真生成第47-50页
        3.3.2 实验验证及评估第50-54页
    3.4 多维时间序列异常检测应用第54-57页
        3.4.1 实验设计第54页
        3.4.2 实验结果第54-57页
        3.4.3 实验分析第57页
    3.5 本章小结第57-58页
第4章 时间序列相似性度量方法的软件实现第58-74页
    4.1 数据挖掘软件平台第58-65页
        4.1.1 软件平台框架设计第58-59页
        4.1.2 数据挖掘算法库第59-62页
        4.1.3 基于Hadoop的数据库第62-63页
        4.1.4 可视化呈现第63-64页
        4.1.5 数据挖掘算法流程图第64-65页
    4.2 Matlab与C混合编程技术第65-68页
        4.2.1 现有混合编程技术第65-66页
        4.2.2 混合编程技术分析第66-67页
        4.2.3 混合编程实现第67-68页
    4.3 基于时间序列相似性度量方法的算法库第68-73页
        4.3.1 算法库需求分析第68页
        4.3.2 算法库功能设计第68-69页
        4.3.3 算法库总体设计第69页
        4.3.4 算法库详细设计第69-70页
        4.3.5 算法库测试第70-73页
    4.4 本章小结第73-74页
结论第74-76页
参考文献第76-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第82-84页
致谢第84页

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