面向相似性的时间序列数据挖掘研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-17页 |
| ·数据挖掘的产生背景和发展 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的一般过程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的主要技术 | 第16-17页 |
| ·时间序列数据挖掘 | 第17-24页 |
| ·时间序列的定义 | 第17-18页 |
| ·时间序列数据挖掘的研究意义 | 第18-19页 |
| ·时间序列数据挖掘的相关研究 | 第19-23页 |
| ·面向相似性的时间序列数据挖掘问题 | 第23-24页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第24-26页 |
| ·本文的主要工作 | 第24页 |
| ·本文的内容安排 | 第24-26页 |
| 第二章 面向相似性的时间序列表示方法 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·时间序列相似性概念体系 | 第26-28页 |
| ·时间序列的表示方法 | 第28-34页 |
| ·频域表示法 | 第28-31页 |
| ·奇异值表示法 | 第31页 |
| ·符号化表示法 | 第31-32页 |
| ·分段线性表示法 | 第32-34页 |
| ·分段极值特征提取的时间序列表示方法 | 第34-40页 |
| ·好的时间序列表示方法的特征 | 第34-35页 |
| ·分段极值特征提取算法 | 第35-39页 |
| ·分段极值特征提取算法与DFT算法的效率比较 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 时间序列的相似性度量 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·时间序列的相似性度量 | 第41-49页 |
| ·Minkowski距离 | 第41-45页 |
| ·动态时间弯曲距离 | 第45-48页 |
| ·其他距离 | 第48-49页 |
| ·分段极值DTW距离的相似性度量 | 第49-52页 |
| ·分段极值DTW距离的算法及其实现 | 第49-50页 |
| ·实验数据集 | 第50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 时间序列的相似性搜索 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·相似性搜索的定义 | 第54-55页 |
| ·相似性搜索的主要难点 | 第55-57页 |
| ·多维空间索引的建立 | 第57-62页 |
| ·R~*-树索引的建立 | 第57-59页 |
| ·R~*-树的搜索、插入、删除操作及算法 | 第59-62页 |
| ·基于DTW距离的相似性搜索 | 第62-66页 |
| ·相似性搜索的过程 | 第62-64页 |
| ·指定查询序列搜索算法 | 第64-65页 |
| ·匹配序列对搜索算法 | 第65页 |
| ·最近邻搜索算法 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 时间序列数据挖掘原型系统的结构设计 | 第67-74页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·相关工作 | 第67-68页 |
| ·时间序列数据挖掘原型系统的结构设计 | 第68-73页 |
| ·设计理念 | 第68-69页 |
| ·一个集成的时间序列数据挖掘原型系统结构 | 第69-72页 |
| ·原型系统的应用 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-77页 |
| ·全文总结 | 第74-75页 |
| ·进一步的工作 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
