面向NSSA的异构数据规范化处理与集成
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题背景、目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术 | 第15-25页 |
| ·XML 技术 | 第15-18页 |
| ·XML 知识概述 | 第15-17页 |
| ·XML 在数据集成中的应用 | 第17-18页 |
| ·XML 数据库 | 第18-21页 |
| ·XML 数据库介绍 | 第18-19页 |
| ·Oracle XML DB 技术 | 第19-20页 |
| ·XMLType 的应用 | 第20-21页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第21-24页 |
| ·贝叶斯定理 | 第21-22页 |
| ·极大后验假设与极大似然假设 | 第22-23页 |
| ·朴素贝叶斯分类原理 | 第23页 |
| ·应用朴素贝叶斯分类方法的优势 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 异构数据的规范化处理 | 第25-40页 |
| ·数据源选取及分类 | 第25-28页 |
| ·异构数据的规范化 | 第28-39页 |
| ·态势信息的标准模型的制定 | 第28-32页 |
| ·数据源与模型之间的匹配关系的确立 | 第32-37页 |
| ·传感器数据的标准化 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 异构数据的集成算法研究 | 第40-51页 |
| ·传感器数据集成的模型结构 | 第40-42页 |
| ·基于权值的朴素贝叶斯分类方法 | 第42-48页 |
| ·加权朴素贝叶斯分类模型 | 第42-43页 |
| ·权值的确定 | 第43-44页 |
| ·基于权值的朴素贝叶斯分类算法 | 第44-46页 |
| ·分类算法的实验设计与结果比较 | 第46-48页 |
| ·基于朴素贝叶斯分类模型的传感器数据集成算法生成 | 第48页 |
| ·集成算法实例 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实现、验证与分析 | 第51-61页 |
| ·态势信息标准模型的建立 | 第51-52页 |
| ·XML 文档的生成 | 第52-54页 |
| ·集成可视化 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
