移动对象轨道异常检测算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 图表清单 | 第8-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘的诞生 | 第11页 |
| ·数据挖掘研究内容和方法 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘研究面临的挑战 | 第14-16页 |
| ·研究背景 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 异常检测相关技术概述 | 第20-30页 |
| ·传统异常点检测概述 | 第20-23页 |
| ·基于统计的异常检测算法 | 第20-21页 |
| ·基于距离的异常检测算法 | 第21-22页 |
| ·基于密度的异常检测算法 | 第22-23页 |
| ·基于深度的异常检测算法 | 第23页 |
| ·基于偏移的异常检测方法 | 第23页 |
| ·异常轨迹检测的相关技术 | 第23-25页 |
| ·基于抽取轨迹全局特征的方法 | 第24页 |
| ·基于分类器的方法 | 第24-25页 |
| ·基于点集(轨迹片段)相似度检测的方法 | 第25页 |
| ·图像数据的距离度量方法概述 | 第25-27页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第26页 |
| ·基于平移的最小Hausdorff 距离 | 第26页 |
| ·线段Hausdorff 距离 | 第26-27页 |
| ·空间索引结构 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于密度的异常轨迹检测分析 | 第30-40页 |
| ·异常轨迹检测简述 | 第30-32页 |
| ·问题定义 | 第30页 |
| ·相关研究 | 第30-32页 |
| ·基于密度的轨迹异常检测算法DBTOD | 第32-37页 |
| ·相关概念 | 第33-35页 |
| ·线段之间的距离 | 第33-34页 |
| ·基于密度检测的有关概念 | 第34-35页 |
| ·异常检测DBTOD 算法描述 | 第35-37页 |
| ·实验与分析 | 第37-39页 |
| ·实验环境与数据 | 第37页 |
| ·异常轨迹检测结果分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于由粗到细策略的有效轨迹异常检测算法 | 第40-50页 |
| ·问题提出 | 第40-41页 |
| ·相关概念 | 第41-42页 |
| ·算法CFTOD 过程描述 | 第42-46页 |
| ·特征抽取 | 第42页 |
| ·异常轨迹粗检测 | 第42-43页 |
| ·异常轨迹细检测 | 第43-44页 |
| ·算法CFTOD 描述 | 第44-46页 |
| ·实验与分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 优化参数异常轨迹检测算法 | 第50-56页 |
| ·预备知识 | 第50-52页 |
| ·问题提出 | 第50-51页 |
| ·相关定义 | 第51-52页 |
| ·异常轨迹检测算法Trajps_TOD | 第52-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结束语 | 第56-59页 |
| ·本文的总结 | 第56-57页 |
| ·进一步的研究方向 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第66页 |
