高维数据流异常检测算法的研究与应用
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 高维数据流异常检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据流趋势分析研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 高维数据流及异常检测分析 | 第15-23页 |
| 2.1 高维数据流概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 高维数据流的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 高维数据流的应用 | 第16-17页 |
| 2.2 高维数据流相关预处理技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 降维技术 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据流概要生成 | 第18-19页 |
| 2.3 传统的异常检测算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于距离的方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于密度的方法 | 第20-21页 |
| 2.4 经典的趋势分析算法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 改进的基于角度方差的异常检测算法 | 第23-35页 |
| 3.1 ABOD算法的不足 | 第23-24页 |
| 3.2 HDSOD算法的理论基础 | 第24-27页 |
| 3.2.1 信息熵概念 | 第24-25页 |
| 3.2.2 FastVOA算法 | 第25-26页 |
| 3.2.3 网格划分 | 第26-27页 |
| 3.3 异常检测算法-HDSOD | 第27-30页 |
| 3.3.1 高维数据流预处理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 异常检测过程 | 第28-29页 |
| 3.3.3 算法步骤 | 第29-30页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第30-34页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第30页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 改进的数据流趋势分析算法 | 第35-42页 |
| 4.1 问题描述 | 第35-36页 |
| 4.2 趋势分析算法的理论基础 | 第36-38页 |
| 4.2.1 总体最小二乘法 | 第36-38页 |
| 4.2.2 指数回归算法 | 第38页 |
| 4.3 趋势分析算法描述 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 基于无线传感器网络的电梯异常检测 | 第42-53页 |
| 5.1 引言 | 第42-43页 |
| 5.2 无线传感网络高维数据流模型 | 第43-46页 |
| 5.2.1 电梯远程监控系统总体设计 | 第43-44页 |
| 5.2.2 电梯高维数据流模型 | 第44-46页 |
| 5.3 HDSOD算法的实验及分析 | 第46-49页 |
| 5.3.1 降维对比分析 | 第47-48页 |
| 5.3.2 异常检测实验结果及对比 | 第48-49页 |
| 5.4 趋势分析算法的实验及分析 | 第49-52页 |
| 5.4.1 趋势分析实验对比 | 第49-51页 |
| 5.4.2 趋势分析评价指标及对比 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文主要工作 | 第53页 |
| 6.2 进一步研究与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读研究生期间公开发表的论文及专利 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
