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时间序列挖掘与相似性查找技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-11页
第一章 绪论第11-26页
   ·研究背景第11-13页
   ·相关研究工作第13-20页
     ·传统的时间序列分析第13-14页
     ·时间序列挖掘第14-18页
       ·知识发现与数据挖掘第14-17页
       ·时间序列挖掘第17-18页
     ·相似性的查找第18-20页
   ·本文工作第20-24页
     ·研究目标第20-21页
     ·研究内容第21-23页
     ·本文结构第23-24页
   ·几个术语的说明第24-26页
第二章 时间序列特征模式挖掘第26-45页
   ·引言第26-27页
   ·相关工作第27-28页
   ·传统的时间序列规则挖掘第28-30页
   ·基于互关联后继树的特征模式挖掘第30-41页
     ·时间序列的线段描述第31-35页
     ·线段斜率的符号化第35-36页
     ·互关联后继树模型第36-38页
     ·时间序列的IRST模型第38-39页
     ·基于互关联后继树的发现算法第39-41页
   ·实验第41-43页
   ·小结第43-45页
第三章 多时间序列关联模式挖掘第45-63页
   ·引言第45-46页
   ·相关研究第46-47页
   ·基于Apriori的关联模式挖掘第47-52页
     ·时间序列的符号化第47-48页
     ·相关定义第48-49页
     ·发现算法第49-51页
     ·算法讨论第51-52页
   ·基于IRST的关联模式挖掘第52-60页
     ·状态序列及其相关概念第52-53页
     ·关联模式第53-54页
     ·关联模式序列第54-56页
     ·基于互关联后继树的发现算法第56-60页
       ·关联模式序列的GIRST模型第56-58页
       ·挖掘算法第58-60页
   ·实验第60-62页
   ·小结第62-63页
第四章 时间序列相似性查找第63-80页
   ·引言第63-64页
   ·问题描述及相关研究第64-68页
     ·相似性查找描述第64页
     ·主要难点与相关研究第64-68页
   ·基于IRST的相似性查询第68-77页
     ·时间序列的分段及其相似性度量第69-70页
       ·基于重要点的分段第69-70页
       ·相似性度量第70页
     ·索引模型第70-73页
       ·特征抽取第71页
       ·分类符号化第71-72页
       ·构造互关联后继树索引模型第72-73页
     ·查询过程第73-76页
       ·查询预处理第73页
       ·索引查找第73-76页
         ·符号序列转化为区间序列第74-75页
         ·不同形式的相似性度量第75-76页
     ·后续处理第76页
     ·算法分析第76-77页
   ·实验第77-78页
   ·小结第78-80页
第五章 在线的相似性查找第80-98页
   ·引言第80-81页
   ·相关工作第81-82页
   ·在线的相似性查询第82-94页
     ·基本概念与批处理计算第82-87页
     ·带预测值的在线查询第87-89页
     ·最接近的相似性查找算法第89-91页
     ·h-范围的相似性查找算法第91-94页
   ·模拟实验第94-96页
   ·小结第96-98页
第六章 原型系统第98-109页
   ·引言第98页
   ·相关工作第98-101页
     ·分析研究型的工具与系统第98-99页
     ·证券分析软件系统第99-101页
   ·一个集成的时间序列分析系统框架模型第101-104页
   ·原型系统第104-108页
   ·小结第108-109页
第七章 总结与展望第109-112页
   ·总结第109-110页
   ·进一步的工作第110-112页
参考文献第112-121页
参与的科研项目与发表的论文第121-122页
 1 参与的科研项目第121页
 2 发表的论文第121-122页
致谢第122-123页

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