基于贝叶斯网络的穿戴网的错误检测与数据修复
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略语对照表 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状—错误检测 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状—数据修复 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容及安排 | 第14-15页 |
| 第二章 贝叶斯网络理论框架 | 第15-25页 |
| 2.1 概率论基础 | 第15-17页 |
| 2.2 贝叶斯网络的表示 | 第17-20页 |
| 2.2.1 贝叶斯网络的相关概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 贝叶斯网络的局部结构 | 第18-20页 |
| 2.3 贝叶斯网络的参数学习 | 第20-22页 |
| 2.3.1 完整数据集下的参数学习 | 第20-21页 |
| 2.3.2 不完整数据集下的参数学习 | 第21-22页 |
| 2.4 贝叶斯网络的结构学习 | 第22-23页 |
| 2.4.1 完整数据集下的结构学习 | 第22-23页 |
| 2.4.2 不完整数据集下的结构学习 | 第23页 |
| 2.5 贝叶斯网络的推理学习 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于贝叶斯的穿戴网的错误检测 | 第25-37页 |
| 3.1 问题分析与建模 | 第25-27页 |
| 3.2 错误检测算法 | 第27-29页 |
| 3.3 算法评价指标 | 第29-31页 |
| 3.4 最优阈值 | 第31-32页 |
| 3.5 实验结果 | 第32-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于贝叶斯的穿戴网的数据修复 | 第37-49页 |
| 4.1 问题分析与建模 | 第37-38页 |
| 4.2 数据修复算法 | 第38-40页 |
| 4.2.1 丢失数据的修复算法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 错误数据的修复算法 | 第39-40页 |
| 4.3 算法评价指标 | 第40-42页 |
| 4.3.1 算法修复丢失数据的指标 | 第40-41页 |
| 4.3.2 算法修复错误数据的指标 | 第41-42页 |
| 4.4 最优阈值 | 第42-43页 |
| 4.5 实验结果 | 第43-47页 |
| 4.5.1 算法修复丢失数据实验结果 | 第43-44页 |
| 4.5.2 算法修复错误数据实验结果 | 第44-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文总结 | 第49页 |
| 5.2 下一步的工作 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
