基于距离和信息熵的不确定异常点检测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究内容与意义 | 第7-10页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究目的与意义 | 第9页 |
| ·研究内容和思路 | 第9-10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 异常点检测与不确定数据 | 第12-29页 |
| ·异常点检测与相关方法 | 第12-19页 |
| ·异常点的概念与成因分析 | 第12页 |
| ·基于统计的异常点检测 | 第12-13页 |
| ·基于偏差的异常点检测 | 第13页 |
| ·基于距离的异常点检测 | 第13-15页 |
| ·基于密度的异常点检测 | 第15-18页 |
| ·基于聚类的异常点检测 | 第18-19页 |
| ·不确定数据 | 第19-27页 |
| ·不确定数据产生的原因 | 第19-20页 |
| ·不确定数据的管理 | 第20-21页 |
| ·处理不确定数据的相关数学理论 | 第21-27页 |
| ·连续的数值型不确定数据 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于距离的不确定数据异常点检测算法 | 第29-33页 |
| ·引例 | 第29页 |
| ·相关概念定义 | 第29-31页 |
| ·算法设计 | 第31-32页 |
| ·算法描述 | 第31页 |
| ·时间复杂度分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于信息熵的剪枝 | 第33-37页 |
| ·基于信息熵的理论基础 | 第33页 |
| ·相关定义 | 第33-34页 |
| ·算法设计 | 第34-36页 |
| ·算法描述 | 第34页 |
| ·时间复杂度与特性分析 | 第34-35页 |
| ·实例说明 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 实验分析 | 第37-45页 |
| ·实验环境 | 第37页 |
| ·模拟数据实验 | 第37-42页 |
| ·基于真实数据与原算法对比 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-46页 |
| ·研究工作总结 | 第45页 |
| ·未来工作的展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 已发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
