基于缺失数据的流数据关联分析
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 缺失数据处理研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 多维信息特征关联研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 数据流滞后相关性研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 | 第19-22页 |
| 1.3.1 主要研究工作 | 第19页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第19-22页 |
| 第二章 相关基础理论 | 第22-32页 |
| 2.1 缺失数据处理基本理论 | 第22-25页 |
| 2.1.1 丢弃数据 | 第22页 |
| 2.1.2 数据填充 | 第22-24页 |
| 2.1.3 不处理 | 第24-25页 |
| 2.2 数据灰色关联分析 | 第25-28页 |
| 2.2.1 灰色关联因素和关联算子集 | 第25-26页 |
| 2.2.2 灰色关联公理和灰色关联度 | 第26-27页 |
| 2.2.3 灰色相对关联度和灰色综合关联度 | 第27-28页 |
| 2.3 时间序列分析 | 第28-30页 |
| 2.3.1 趋势分析 | 第29页 |
| 2.3.2 相似性分析 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于窗口的流式数据缺失处理 | 第32-48页 |
| 3.1 引言 | 第32-34页 |
| 3.2 数据缺失处理基本方法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 基于插值法的缺失数据填充方法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于灰度预测的缺失数据填充方法 | 第35-37页 |
| 3.2.3 基于BP神经网络的缺失数据处理方法 | 第37-39页 |
| 3.3 静态数据不完备信息处理 | 第39-43页 |
| 3.3.1 数据特征部分缺失 | 第39-41页 |
| 3.3.2 数据特征全部缺失 | 第41-42页 |
| 3.3.3 仿真及结果分析 | 第42-43页 |
| 3.4 流式数据缺失处理 | 第43-47页 |
| 3.4.1 流数据处理框架 | 第43-44页 |
| 3.4.2 相关定义 | 第44-45页 |
| 3.4.3 滑动窗口规模动态调整算法 | 第45-46页 |
| 3.4.4 仿真及结果分析 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 多维信息特征关联分析 | 第48-62页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 灰度关联基本理论 | 第49-51页 |
| 4.2.1 灰色关联分析算法 | 第49-50页 |
| 4.2.2 一阶缓冲算子 | 第50-51页 |
| 4.3 多维信息特征关联 | 第51-52页 |
| 4.3.1 同类信息关联融合分析 | 第51页 |
| 4.3.2 异类信息关联融合分析 | 第51-52页 |
| 4.4 多源信号特征快速关联的实现 | 第52-61页 |
| 4.4.1 多维信息特征关联系统实现 | 第52-53页 |
| 4.4.2 改进的灰度关联分析算法 | 第53-54页 |
| 4.4.3 改进的算法分析 | 第54页 |
| 4.4.4 仿真分析 | 第54-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于窗口的数据滞后相关性分析 | 第62-76页 |
| 5.1 引言 | 第62-63页 |
| 5.2 滞后相关基本理论 | 第63-66页 |
| 5.2.1 滞后相关性 | 第63-64页 |
| 5.2.2 布尔滞后相关性 | 第64页 |
| 5.2.3 滞后时间计算的Brid方法 | 第64-66页 |
| 5.3 基于滞后相关的数据流同步与融合 | 第66-68页 |
| 5.3.1 滞后相关数据流同步 | 第66页 |
| 5.3.2 同步数据流融合 | 第66-68页 |
| 5.4 改进的距离滞后关联算法 | 第68-71页 |
| 5.4.1 矩阵型灰度关联分析 | 第68-69页 |
| 5.4.2 基于欧式距离的滞后相关算法 | 第69-70页 |
| 5.4.3 基于随机距离的滞后相关算法 | 第70-71页 |
| 5.5 滞后相关仿真分析 | 第71-75页 |
| 5.5.1 序列滞后相关仿真分析 | 第72-73页 |
| 5.5.2 航迹滞后相关分析 | 第73-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 全文总结 | 第76-77页 |
| 6.2 未来展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
