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时间序列相似性聚类算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-16页
   ·选题背景及研究意义第12-15页
     ·选题背景第12-14页
     ·研究意义第14-15页
   ·本文主要工作和组织结构第15-16页
     ·本文主要工作第15页
     ·论文组织结构第15-16页
第2章 时间序列相似性聚类概述第16-29页
   ·时间序列表示第16-17页
   ·时间序列分割第17-20页
     ·时间序列线性划分第18-20页
     ·时间窗子序列划分第20页
   ·相似性度量第20-23页
     ·基于形状的相似度第21页
     ·基于特征的相似度第21-22页
     ·基于模型的相似度第22页
     ·基于压缩的相似度第22页
     ·符号时序数据(symbolic time-series)的相似度第22-23页
     ·综合分析第23页
   ·时间序列聚类相关研究第23-28页
     ·聚类分析概述第23-25页
     ·衡量聚类算法的标准第25-26页
     ·时间序列聚类算法研究第26-28页
   ·未来的发展趋势第28-29页
第3章 基于分割模式的时间序列矢量符号化算法第29-41页
   ·相关定义第29-30页
   ·基于分割模式的时间序列矢量符号化算法第30-34页
     ·算法描述第30-31页
     ·最大压缩比第31页
     ·特征系数第31页
     ·时间序列分割模式提取第31-33页
     ·时间序列矢量符号化第33-34页
   ·实验结果分析第34-40页
     ·标准数据集实验第34-38页
     ·铝电解数据实验第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 时间序列加权夹角距离相似性度量方法研究第41-50页
   ·相关定义第41-43页
   ·加权夹角距离相似性度量算法研究第43-44页
     ·算法描述第43页
     ·时间序列角度矢量化第43-44页
     ·时间序列加权夹角相似性度量第44页
   ·实验结果分析第44-49页
     ·标准数据集实验第45-47页
     ·铝电解数据实验第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 时间序列相似性聚类在槽况判断中的应用研究第50-59页
   ·相关定义第51页
   ·K-EDGE时间序列相似性聚类算法第51-55页
     ·算法描述第51-53页
     ·时间序列簇边界更新第53页
     ·K-edge时间序列相似性聚类第53-55页
   ·实验结果分析第55-58页
     ·数据来源第56页
     ·简单槽况判断第56-58页
   ·本章小结第58-59页
总结与展望第59-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
附录A(攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录)第67页

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