| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及应用领域 | 第10-12页 |
| 1.2 异常检测的研究历程 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究历程 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究历程 | 第13-14页 |
| 1.2.3 异常检测结果的评价体系 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 异常检测算法 | 第19-38页 |
| 2.1 数据集的探索 | 第19-20页 |
| 2.2 无监督异常检测算法 | 第20-32页 |
| 2.2.1 最小协方差行列式 | 第20-24页 |
| 2.2.2 PCA重构法 | 第24-28页 |
| 2.2.3 最大期望值算法 | 第28-32页 |
| 2.3 有监督异常检测算法 | 第32-36页 |
| 2.3.1 朴素贝叶斯算法 | 第32-34页 |
| 2.3.2 Logistic二分类异常点检测 | 第34-36页 |
| 2.4 半监督异常检测分析 | 第36页 |
| 2.4.1 自训练模型 | 第36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于Dirichlet过程混合模型的异常检测模型 | 第38-61页 |
| 3.1 算法逻辑及流程图 | 第38-40页 |
| 3.2 EM算法分类 | 第40-45页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第40页 |
| 3.2.2 GMM混合模型 | 第40-45页 |
| 3.3 Dirichlet过程混合模型聚类 | 第45-54页 |
| 3.3.1 Dirichlet过程 | 第45-46页 |
| 3.3.2 Dirichlet过程的构造及聚类性质 | 第46-50页 |
| 3.3.3 Dirichlet过程混合模型 | 第50-54页 |
| 3.4 OCSVM及实验验证 | 第54-60页 |
| 3.4.1 OCSVM原理介绍 | 第54-55页 |
| 3.4.2 Dirichlet过程混合模型聚类举例 | 第55-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于持续同调的异常检测模型 | 第61-75页 |
| 4.1 持续同调应用背景 | 第61页 |
| 4.2 同调群 | 第61-66页 |
| 4.2.1 单纯形与单纯复形 | 第61-63页 |
| 4.2.2 闭链及链群 | 第63-64页 |
| 4.2.3 同调群的构造 | 第64-66页 |
| 4.3 持续同调 | 第66-70页 |
| 4.3.1 持续同调的构造 | 第66-67页 |
| 4.3.2 复形流的构造方法 | 第67-68页 |
| 4.3.3 持续同调可视化工具Barcode | 第68-70页 |
| 4.4 实验验证 | 第70-73页 |
| 4.5 真实数据集验证 | 第73-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
