首页--数理科学和化学论文--概率论与数理统计论文--概率论(几率论、或然率论)论文--随机过程论文--平稳过程与二阶矩过程论文

双线性时间序列模型的多变点估计及多个异常点挖掘

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 引言第10-14页
   ·问题概述第10-11页
   ·变点和异常点检测的研究现状第11-12页
   ·本文主要内容和工作第12-14页
第二章 双线性时间序列模型第14-17页
   ·BL(p,q,r,s)模型的定义第14页
   ·BL(p,q,r,s)模型的分类第14-17页
第三章 贝叶斯变点估计第17-26页
   ·变点问题研究的方法第17页
   ·参数变点的估计第17-26页
第四章 贝叶斯异常点检测第26-36页
   ·异常点的类型第26-27页
   ·单个AO异常点的检测第27-30页
     ·标准Gibbs抽样第27-28页
     ·用标准Gibbs抽样检测双线性模型中的AO型异常点第28-30页
   ·成片AO异常点的检测第30-35页
     ·成片异常点的初步定位和参数的联合估计第31-32页
     ·自适应Gibbs抽样第32页
     ·用自适应Gibbs抽样挖掘双线性模型中的成片AO型异常点第32-34页
     ·二次Gibbs抽样第34-35页
   ·含变点的异常点挖掘步骤第35-36页
第五章 基于小波变换的变点和异常点检测第36-46页
   ·Haar小波变换第36-38页
   ·单层变点检测第38-40页
   ·小波多层变点检测第40页
   ·小波检验异常点第40-45页
   ·小波变点和异常点检测总步骤第45-46页
第六章 模拟实验第46-61页
   ·模拟举例第46-61页
第七章 结论及展望第61-63页
   ·总结第61-62页
   ·展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-66页

论文共66页,点击 下载论文
上一篇:图的拉普拉斯谱比值
下一篇:中低频的电场积分方程矩量法研究