| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 三支决策研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 时间序列聚类研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第19-31页 |
| 2.1 三支决策 | 第19-22页 |
| 2.1.1 概率粗糙集理论 | 第19-21页 |
| 2.1.2 决策粗糙集理论 | 第21-22页 |
| 2.2 时间序列距离相似性计算方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 欧式距离计算方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 DTW距离计算方法 | 第23-24页 |
| 2.3 聚类 | 第24-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于分层递进三支决策的时序相似性算法 | 第31-42页 |
| 3.1 概述 | 第31-32页 |
| 3.2 时间序列相似性的三支决策 | 第32-37页 |
| 3.2.1 DTW相似性三支决策 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于误识率的DTW相似性三支决策阈值最优化模型 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于模拟退火法的DTW三支决策阈值求解算法 | 第34-36页 |
| 3.2.4 基于分层递进三支决策的时序相似性算法 | 第36-37页 |
| 3.3 实验与分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 实验数据描述 | 第37-39页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于三支决策的集成聚类算法 | 第42-55页 |
| 4.1 概述 | 第42-43页 |
| 4.2 基于三支决策的集成聚类 | 第43-51页 |
| 4.2.1 基础聚类可靠度的三支决策 | 第43-47页 |
| 4.2.2 三支决策局部加权共联矩阵 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于3WD-LWCA矩阵的凝聚层次聚类过程 | 第48-51页 |
| 4.3 实验与分析 | 第51-53页 |
| 4.3.1 实验数据描述 | 第51页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 基于三支决策的时间序列集成聚类 | 第55-64页 |
| 5.1 概述 | 第55-56页 |
| 5.2 基于三支决策的时间序列集成聚类算法模型 | 第56-57页 |
| 5.3 实验与分析 | 第57-63页 |
| 5.3.1 实验数据描述 | 第57页 |
| 5.3.2 实验角度一 | 第57-58页 |
| 5.3.3 实验角度二 | 第58-59页 |
| 5.3.4 实验角度三 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 进一步工作的方向 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第74页 |
