频繁模式挖掘技术的研究及其在实时信号处理中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 频繁模式挖掘相关技术 | 第15-28页 |
| 2.1 频繁模式挖掘概述 | 第15页 |
| 2.2 数据在预处理中的主要方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 数据清理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 数据集成 | 第16页 |
| 2.2.3 数据变换 | 第16-17页 |
| 2.2.4 数据归约 | 第17-18页 |
| 2.3 静态数据集中频繁模式挖掘 | 第18-23页 |
| 2.3.1 基于候选集的挖掘算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于模式增长的挖掘算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 基于位图的挖掘算法 | 第20-23页 |
| 2.4 数据流中频繁模式挖掘 | 第23-27页 |
| 2.4.1 基于界标时间窗模型的算法 | 第25页 |
| 2.4.2 基于滑动时间窗模型的算法 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于位图的最大频繁模式挖掘算法 | 第28-41页 |
| 3.1 位图的表示方法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 时序数据的位图表示 | 第28-30页 |
| 3.1.2 位图的链式存储结构 | 第30-31页 |
| 3.2 基于位图的S-Prefixspan算法 | 第31-38页 |
| 3.2.1 数据噪声去除 | 第32-33页 |
| 3.2.2 数据分块 | 第33-34页 |
| 3.2.3 位图映射 | 第34-35页 |
| 3.2.4 频繁模式挖掘 | 第35-37页 |
| 3.2.5 算法伪代码 | 第37-38页 |
| 3.3 性能分析 | 第38-40页 |
| 3.3.1 时间效率对比分析 | 第38-39页 |
| 3.3.2 空间效率对比分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于滑动窗口闭频繁模式挖掘算法 | 第41-51页 |
| 4.1 滑动窗口的闭频繁模式挖掘 | 第41-43页 |
| 4.1.1 相关定义及概念 | 第41页 |
| 4.1.2 滑动窗口模型 | 第41-42页 |
| 4.1.3 闭频繁模式挖掘方法 | 第42-43页 |
| 4.2 基于滑动窗口的OS-Moment算法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 基于索引树的数据存储模型 | 第44-47页 |
| 4.2.2 频繁模式支持度的计算 | 第47页 |
| 4.2.3 索引树的数据更新 | 第47-49页 |
| 4.3 性能分析 | 第49-50页 |
| 4.3.1 时间效率对比分析 | 第49-50页 |
| 4.3.2 空间效率对比分析 | 第50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 算法测试与实验对比 | 第51-63页 |
| 5.1 数据预处理的仿真实验 | 第51-56页 |
| 5.1.1 雷达信号原始数据 | 第51-52页 |
| 5.1.2 噪声处理 | 第52-54页 |
| 5.1.3 数据分块 | 第54-56页 |
| 5.2 最大频繁模式挖掘实验对比 | 第56-59页 |
| 5.2.1 雷达数据挖掘结果 | 第56-58页 |
| 5.2.2 实验对比 | 第58-59页 |
| 5.3 闭频繁项集模式挖掘实验对比 | 第59-62页 |
| 5.3.1 雷达数据挖掘结果 | 第59-61页 |
| 5.3.2 实验对比 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
