序列数据相似搜索技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 时间序列的相似度量 | 第10-11页 |
| 1.2.2 时间序列转换 | 第11页 |
| 1.2.3 时间序列索引 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 序列相似搜索的基本理论与方法 | 第13-22页 |
| 2.1 时序数据的定义及表示 | 第13页 |
| 2.2 时序数据的预处理 | 第13-14页 |
| 2.2.1 缺失数据填充 | 第13-14页 |
| 2.2.2 序列平滑 | 第14页 |
| 2.2.3 序列归一化 | 第14页 |
| 2.3 时序数据的相似度量 | 第14-20页 |
| 2.3.1 欧氏距离 | 第14-15页 |
| 2.3.2 闵可夫斯基距离 | 第15-16页 |
| 2.3.3 动态时间弯曲距离 | 第16-18页 |
| 2.3.4 最长公共子序列距离 | 第18-19页 |
| 2.3.5 余弦相似度 | 第19-20页 |
| 2.3.6 编辑距离 | 第20页 |
| 2.4 时间序列的相似搜索 | 第20-22页 |
| 2.4.1 查询完备性 | 第20页 |
| 2.4.2 时间序列索引 | 第20-22页 |
| 第3章 基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法 | 第22-36页 |
| 3.1 DTW及相关优化算法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 边界约束法 | 第23页 |
| 3.1.2 序列降维法 | 第23页 |
| 3.1.3 FastDTW | 第23-24页 |
| 3.2 基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法 | 第24-32页 |
| 3.2.1 算法概述 | 第24-26页 |
| 3.2.2 序列抽样 | 第26-28页 |
| 3.2.3 路径拓展 | 第28-30页 |
| 3.2.4 窗口投影 | 第30页 |
| 3.2.5 复杂性分析 | 第30-32页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第32-35页 |
| 3.3.1 算法准确率 | 第32-33页 |
| 3.3.2 算法效率 | 第33-35页 |
| 3.4 总结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于多级下界过滤的时序相似搜索算法 | 第36-49页 |
| 4.1 提前终止算法 | 第36页 |
| 4.2 下界函数过滤算法 | 第36-41页 |
| 4.2.1 LB_Kim | 第37-38页 |
| 4.2.2 LB_Yi | 第38页 |
| 4.2.3 LB_Keogh | 第38-39页 |
| 4.2.4 下界距离紧致度对比 | 第39-40页 |
| 4.2.5 基于下界距离的DTW | 第40-41页 |
| 4.3 多级下界过滤算法 | 第41-46页 |
| 4.3.1 下界函数的选择与顺序 | 第43-44页 |
| 4.3.2 频率阈值 | 第44-46页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第46-48页 |
| 4.5 总结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第54-55页 |
