时间序列数据挖掘中的若干问题研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-17页 |
| 第二章 时间序列数据挖掘 | 第17-29页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·分类及相关方法 | 第18-22页 |
| ·相似模式挖掘 | 第22-26页 |
| ·相似模式挖掘面临的问题 | 第26-29页 |
| 第三章 时间序列特征模式挖掘 | 第29-46页 |
| ·传统的时间序列模式挖掘 | 第29-31页 |
| ·时间序列的分段算法 | 第31-35页 |
| ·基于互关联后继树的特征模式挖掘 | 第35-41页 |
| ·基于重要点的分段算法 | 第35-36页 |
| ·线段斜率的符号化 | 第36-38页 |
| ·互关联后继树模型 | 第38-39页 |
| ·时间序列SIRST模型 | 第39-41页 |
| ·基于SIRST的频繁模式发现算法 | 第41-43页 |
| ·实验 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 时间序列相似性查找 | 第46-64页 |
| ·概述 | 第46-52页 |
| ·基于IRST的相似性搜索 | 第52-60页 |
| ·分段及其相似性度量 | 第52-54页 |
| ·索引模型 | 第54-56页 |
| ·查找过程 | 第56-60页 |
| ·算法分析 | 第60-61页 |
| ·实验 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第五章 多维时间序列相似性搜索 | 第64-75页 |
| ·概述 | 第64-65页 |
| ·基于k-d树的相似搜索 | 第65-73页 |
| ·形状特征向量 | 第66-67页 |
| ·度量公式 | 第67-68页 |
| ·子序列的信息提取 | 第68页 |
| ·检索结构—k-d树 | 第68-70页 |
| ·查询处理 | 第70-73页 |
| ·算法分析 | 第73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 总结和展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 硕士期间发表论文 | 第85页 |
