一种多数据流变化趋势的同异反分析方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·多数据流挖掘研究现状 | 第11-12页 |
| ·集对分析研究现状 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论及技术 | 第14-22页 |
| ·数据流挖掘 | 第14-19页 |
| ·数据流特点 | 第14-15页 |
| ·数据流模型 | 第15-16页 |
| ·数据流趋势分析 | 第16-17页 |
| ·数据流相似搜索 | 第17-18页 |
| ·数据流周期分析 | 第18页 |
| ·多数据流挖掘 | 第18-19页 |
| ·集对分析 | 第19-21页 |
| ·集对分析基本思想 | 第19-20页 |
| ·联系度表达式 | 第20页 |
| ·集对势 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 数据流变化趋势中峰值数据研究 | 第22-27页 |
| ·峰值应用简述 | 第22-24页 |
| ·流及峰值的形式化定义 | 第24-25页 |
| ·峰值变化方向与流变化方向 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 多数据流变化趋势的同异反分析 | 第27-48页 |
| ·同异反及强势簇 | 第27-30页 |
| ·同异反定义 | 第27-29页 |
| ·强势簇定义 | 第29-30页 |
| ·同异反矩阵及势矩阵 | 第30-32页 |
| ·同异反矩阵 | 第30-32页 |
| ·势矩阵 | 第32页 |
| ·同异反分析算法 | 第32-35页 |
| ·峰值点获取算法 | 第33页 |
| ·势计算算法 | 第33-35页 |
| ·强势簇的计算 | 第35-46页 |
| ·极大阶强势簇的计算 | 第35-42页 |
| ·极大强势频繁簇的计算 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 仿真实验及结果分析 | 第48-62页 |
| ·实验数据及实验环境 | 第48-49页 |
| ·实验及结果分析 | 第49-61页 |
| ·峰值与数据流变化趋势 | 第50-52页 |
| ·流对之间的势 | 第52-57页 |
| ·强势簇 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
