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基于形态特征的时间序列相似性搜索研究

摘要第1-8页
Abstract第8-12页
第1章 绪论第12-25页
   ·课题研究背景与意义第12-14页
   ·国内外研究现状第14-23页
     ·时间序列数据挖掘的研究现状第14-17页
     ·基于形态特征的时间序列相似性搜索的现状分析第17-22页
     ·存在的问题第22-23页
   ·本文主要工作第23页
   ·本文内容安排第23-25页
第2章 基于形态特征的时间序列相似性搜索相关技术及算法第25-36页
   ·引言第25页
   ·基于形态特征的时间序列模式表示第25-30页
     ·模式表示的概述第25-26页
     ·形态特征模式表示的主要方法第26-30页
   ·基于形态特征的时间序列相似性度量第30-35页
     ·Minkowski距离第31-32页
     ·动态时间弯曲第32-34页
     ·模式距离第34-35页
     ·复合距离第35页
   ·本章小结第35-36页
第3章 算术编码技术在时间序列分层搜索上的应用第36-45页
   ·引言第36页
   ·相关理论及数据预处理第36-38页
     ·数据规范化第36-37页
     ·关键点分段与对等第37-38页
   ·时间序列符号化与算术编码算法第38-42页
     ·均值和斜率符号化第38页
     ·编码第38-40页
     ·相似性度量第40-42页
   ·实验仿真第42-44页
     ·实验数据第42页
     ·相似性度量的比较第42-44页
   ·结论第44-45页
第4章 基于角点弯曲度和均值的时间序列相似性匹配算法第45-53页
   ·引言第45页
   ·时间序列模式表示第45-48页
     ·角点分段与对等第46-47页
     ·符号化与角点表示第47-48页
     ·复合表示第48页
   ·相似性距离计算第48-49页
     ·符号化距离和角点弯曲度距离第48-49页
     ·复合距离第49页
   ·实验仿真第49-52页
     ·实验环境与实验数据第49-50页
     ·实验与分析第50-52页
   ·结论第52-53页
结论与展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第60页

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