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基于多属性的空间离群点检测算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·相关工作第10-11页
   ·研究内容及创新之处第11-12页
   ·论文的组织结构第12-14页
第2章 离群检测技术的研究第14-25页
   ·传统的离群点检测算法第14-21页
     ·基于统计的离群点检测第15页
     ·基于距离的离群点检测第15-18页
     ·基于密度的离群点检测第18-20页
     ·基于深度的离群点检测第20-21页
     ·基于偏差的离群点检测第21页
   ·空间离群点检测算法第21-24页
   ·离群点检测的应用第24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 空间索引技术的研究第25-33页
   ·空间索引结构第25-27页
     ·空间索引结构的分类第25-26页
     ·R树索引结构第26-27页
   ·空间k邻域查询算法第27-32页
     ·基于R树的空间最近邻查询第28-29页
     ·基于R树的空间k邻域查询第29-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 基于多属性的空间离群点检测第33-56页
   ·引言第33-35页
     ·空间自相关性与空间异质性第33-34页
     ·空间对象属性划分第34-35页
   ·基于多属性的空间离群点检测模型MASODM第35-36页
   ·基于ASD的冗余属性剪枝算法第36-40页
     ·属性剪枝技术第36-37页
     ·ASD算法定义第37-38页
     ·ASD算法描述第38-40页
   ·基于多属性的空间离群点检测算法MASOD第40-46页
     ·MASOD算法定义第40-44页
     ·MASOD算法描述第44-45页
     ·MASOD算法分析第45-46页
   ·改进的基于多属性的空间离群点检测算法FASTMASOD第46-49页
     ·FASTMASOD算法定义第47页
     ·FASTMASOD算法描述第47-49页
     ·FASTMASOD算法分析第49页
   ·实验分析第49-55页
   ·本章小结第55-56页
第5章 结论与展望第56-58页
   ·论文主要工作总结第56-57页
   ·进一步研究展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
攻读硕士期间发表的学术论文第64页

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