概念漂移下的数据流异常点检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容以及创新 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究创新 | 第17-18页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 数据流异常检测概述 | 第19-34页 |
| 2.1 数据流挖掘 | 第19-22页 |
| 2.2 异常检测 | 第22-27页 |
| 2.2.1 异常检测相关概念 | 第22-24页 |
| 2.2.2 异常检测基本方法 | 第24-27页 |
| 2.3 数据流异常检测 | 第27-32页 |
| 2.3.1 传统方法的扩展 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基于距离的数据流异常检测 | 第29-30页 |
| 2.3.3 基于聚类的数据流异常检测算法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于原型的数据流异常检测算法 | 第34-49页 |
| 3.1 问题定义 | 第35-36页 |
| 3.2 检测算法 | 第36-42页 |
| 3.2.1 代表性学习 | 第37-39页 |
| 3.2.2 数据维护 | 第39页 |
| 3.2.3 原型压缩 | 第39-41页 |
| 3.2.4 整体算法 | 第41-42页 |
| 3.3 实验论证 | 第42-48页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第43-44页 |
| 3.3.2 概念验证 | 第44-45页 |
| 3.3.3 算法性能分析 | 第45-46页 |
| 3.3.4 参数敏感性分析 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 概念漂移和异常检测的互惠性研究 | 第49-69页 |
| 4.1 问题定义 | 第50-52页 |
| 4.2 检测算法 | 第52-59页 |
| 4.2.1 基于上下文的异常检测 | 第52-55页 |
| 4.2.2 基于模型参数的概念漂移检测 | 第55-57页 |
| 4.2.3 整体算法 | 第57-59页 |
| 4.3 实验论证 | 第59-67页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第59-60页 |
| 4.3.2 概念验证 | 第60-64页 |
| 4.3.3 算法性能分析 | 第64-66页 |
| 4.3.4 参数敏感性分析 | 第66-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 全文总结 | 第69页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
