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数据流突发检测若干关键技术研究

摘要第1-13页
ABSTRACT第13-15页
第一章 绪论第15-29页
   ·研究背景第15-18页
     ·突发检测需求背景第15-17页
     ·突发检测的提出第17-18页
   ·相关工作分析第18-26页
     ·数据流模型第18-19页
     ·已有的数据流处理应用第19-21页
     ·突发检测第21-25页
     ·相关工作小结第25-26页
   ·本文工作第26-27页
     ·主要研究内容第26页
     ·主要创新点第26-27页
   ·论文结构第27-29页
第二章 基于布卢姆过滤器的动态扩展元素存储方法ExBF第29-47页
   ·相关工作分析第29-34页
     ·布卢姆过滤器第30-31页
     ·可扩展布卢姆过滤器第31-33页
     ·可扩展布卢姆过滤器小结第33-34页
   ·自适应可动态扩展布卢姆过滤器ExBF第34-43页
     ·数据结构第34-36页
     ·元素的插入第36-37页
     ·桶的分裂第37-38页
     ·目录的扩展第38-39页
     ·元素的成员查询第39-40页
     ·元素删除的支持第40-41页
     ·性能分析第41-43页
   ·实验验证第43-46页
     ·实验设置第43页
     ·实验结果第43-46页
     ·实验结论第46页
   ·本章小结第46-47页
第三章 基于布卢姆过滤器的高效元素计数存储方法第47-69页
   ·相关工作分析第47-52页
     ·计数型布卢姆过滤器第48-49页
     ·光谱布卢姆过滤器第49-51页
     ·动态计数过滤器第51-52页
     ·计数型布卢姆过滤器小结第52页
   ·改良计数型布卢姆过滤器方法BCBF+HSet第52-58页
     ·数据结构第52-54页
     ·更新算法第54-55页
     ·查询算法第55-56页
     ·性能分析第56-57页
     ·参数选择第57-58页
   ·分层计数型布卢姆过滤器方法HCBF第58-63页
     ·数据结构第58-59页
     ·更新算法第59-61页
     ·查询算法第61-62页
     ·性能分析第62-63页
     ·参数选择第63页
   ·实验验证第63-68页
     ·实验设置第63页
     ·实验结果第63-67页
     ·实验结论第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第四章 流量无关突发检测方法FFBD第69-85页
   ·相关工作分析第69-72页
     ·偏移小波树方法第69-70页
     ·聚合塔方法第70-71页
     ·基于阈值比率的方法第71-72页
   ·流量无关突发检测算法FFBD第72-76页
     ·数据结构第72-74页
     ·更新与突发检测算法第74-75页
     ·性能分析第75-76页
   ·一个短文本突发检测实例第76-82页
     ·动机第76-77页
     ·检测流程第77-81页
     ·实例效果第81-82页
   ·实验验证第82-84页
     ·实验设置第82页
     ·实验结果第82-84页
     ·实验结论第84页
   ·本章小结第84-85页
第五章 数据流多监测任务协同处理方法GD-MMTPM第85-105页
   ·相关工作分析第85-89页
     ·网格划分算法第85-88页
     ·多监测任务协同处理第88-89页
   ·多监测任务协同处理方法GD-MMTPM第89-101页
     ·协同处理框架第89-94页
     ·相关算法第94-99页
     ·打分函数的选择第99-100页
     ·性能分析第100-101页
   ·实验验证第101-103页
     ·实验设置第101页
     ·实验结果第101-103页
     ·实验结论第103页
   ·本章小结第103-105页
第六章 结束语第105-107页
   ·工作总结第105-106页
   ·研究展望第106-107页
致谢第107-109页
参考文献第109-118页
作者在学期间取得的学术成果第118-119页

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