| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 选题的背景和现状 | 第16-17页 |
| 1.1.2 研究的意义和问题 | 第17-18页 |
| 1.2 论文研究内容与主要工作 | 第18-19页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 自动解析相关技术研究 | 第20-30页 |
| 2.1 确定有限自动机 | 第20-23页 |
| 2.1.1 确定有限自动机的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 DFA的状态转换与数据解析 | 第21-23页 |
| 2.2 聚类方法的研究 | 第23-28页 |
| 2.2.1 聚类算法的基本概念 | 第24-25页 |
| 2.2.2 主流的聚类方法及其特征 | 第25-27页 |
| 2.2.3 K-Means聚类算法 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于DFA的传感器数据自动解析器 | 第30-48页 |
| 3.1 基于确定有限自动机的解析器的需求分析 | 第30-33页 |
| 3.1.1 确定有限自动机的场景适用性分析 | 第30-32页 |
| 3.1.2 传感器数据的词法分析需求 | 第32页 |
| 3.1.3 传感器数据的语法解析需求 | 第32-33页 |
| 3.2 传感器数据的词法分析器 | 第33-39页 |
| 3.2.1 词法分析器的构造与建模 | 第33-34页 |
| 3.2.2 状态转换控制过程 | 第34-38页 |
| 3.2.3 Token流的分析 | 第38-39页 |
| 3.3 传感器数据的语法解析器 | 第39-45页 |
| 3.3.1 确定有限自动机的构造 | 第39-40页 |
| 3.3.2 状态转换矩阵的设计 | 第40-43页 |
| 3.3.3 语法解析的过程转换 | 第43-44页 |
| 3.3.4 海量数据的配套栈处理 | 第44-45页 |
| 3.4 解析准确度检验 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 海量异构传感器数据的聚类抽取解析模型 | 第48-68页 |
| 4.1 聚类抽取解析模型 | 第48-51页 |
| 4.1.1 K-Means聚类方法的场景可用性分析 | 第48-49页 |
| 4.1.2 聚类抽取解析方法的整体架构 | 第49-51页 |
| 4.2 基于K-Means聚类的数据模板的建立与修正 | 第51-62页 |
| 4.2.1 C-TF-IDF测量器 | 第51-52页 |
| 4.2.2 数据模板的建立 | 第52-56页 |
| 4.2.3 聚类准确度检验机制 | 第56-59页 |
| 4.2.4 数据模板的自修正 | 第59-62页 |
| 4.3 基于多次遍历的可用信息的抽取解析 | 第62-67页 |
| 4.3.1 规则槽的设计与生成 | 第63-64页 |
| 4.3.2 信息抽取解析模型 | 第64-66页 |
| 4.3.3 可用信息的准确度检验 | 第66-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 系统的实现与验证 | 第68-88页 |
| 5.1 开发与测试环境 | 第68-69页 |
| 5.1.1 主要硬件配置 | 第68页 |
| 5.1.2 主要软件配置 | 第68-69页 |
| 5.2 模式化解析系统的设计与实现 | 第69-74页 |
| 5.2.1 模式化解析系统整体架构 | 第69-70页 |
| 5.2.2 数据接收模块 | 第70-71页 |
| 5.2.3 提取解析模块 | 第71-73页 |
| 5.2.4 标准化处理模块 | 第73-74页 |
| 5.3 功能验证与性能分析 | 第74-84页 |
| 5.3.1 基于DFA的自动解析器的功能验证 | 第75-77页 |
| 5.3.2 聚类抽取解析模型的功能验证 | 第77-79页 |
| 5.3.3 方法实时性能分析 | 第79-81页 |
| 5.3.4 系统性能分析 | 第81-84页 |
| 5.4 方法的场景适用性分析与对比 | 第84-86页 |
| 5.4.1 方法的场景适用性分析 | 第84-85页 |
| 5.4.2 两套模型的对比及总结 | 第85-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 作者简介 | 第94-96页 |