| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-30页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究概况 | 第12-27页 |
| ·本文工作 | 第27-30页 |
| 2 无线传感器网络中数据流时间序列的Top-k异常检测方法 | 第30-50页 |
| ·无线传感器网络的体系结构 | 第30-31页 |
| ·无线传感器网络中的流式数据结构特征 | 第31-32页 |
| ·可用于异常检测的两种经典的方法TA和TAG | 第32-34页 |
| ·一种无线传感器网络中Top-k数据异常检测方法PECTMA | 第34-41页 |
| ·PECTMA中的算法CRVMR、Top-k-sort、ESR和BRCR | 第41-45页 |
| ·算法分析 | 第45-47页 |
| ·PECTMA方法的实验分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 3 不确定性时间序列数据的概率相似查找方法 | 第50-71页 |
| ·不确定性时间序列数据概述 | 第50-51页 |
| ·不确定性时间序列的一般模型 | 第51-55页 |
| ·最小边界矩阵MBR和降维下界定理LBL | 第55-58页 |
| ·基于R树的时间序列的相似性查找 | 第58-59页 |
| ·一种不确定性时间序列的概率相似查找方法PKNNU | 第59-65页 |
| ·不确定性时间序列概率相似查找算法PKNNS | 第65-66页 |
| ·PKNNS算法分析 | 第66-67页 |
| ·PKNNS算法的实验分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 4 基于多时间序列关联规则分析与论坛舆情预测方法 | 第71-93页 |
| ·论坛舆情的研究内容和一般研究方法 | 第71-73页 |
| ·社区结构分析 | 第73-75页 |
| ·时间序列预估计方法EWMA | 第75-76页 |
| ·多时间序列的关联分析 | 第76-78页 |
| ·一种论坛舆情趋势预测方法FSTP | 第78-82页 |
| ·舆情趋势预测算法FSTPM | 第82-85页 |
| ·FSTPM算法的复杂度分析 | 第85-86页 |
| ·论坛舆情趋势预测方法FSTP的实验分析 | 第86-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 5 总结与展望 | 第93-97页 |
| ·全文总结 | 第93-95页 |
| ·研究展望 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-110页 |
| 附录一 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第110-111页 |
| 附录二 攻读学位期间完成和参与的项目 | 第111页 |
