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面向瓦斯监测数据的时间序列相似搜索算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
1 绪论第10-14页
   ·课题背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-12页
   ·时间序列相似搜索发展趋势第12页
   ·本文的研究内容第12-13页
   ·论文的组织第13-14页
2 时间序列相似搜索方法概述第14-20页
   ·时间序列第14页
   ·相似度量方法第14-16页
   ·降维技术第16-18页
   ·索引技术第18页
   ·时间序列相似搜索第18-19页
   ·本章小结第19-20页
3 基于PPR 的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法第20-29页
   ·分段多项式表示(PPR)第20页
   ·相似查询与查询效率第20-21页
   ·实验第21-28页
   ·本章小结第28-29页
4 基于二维小波变换的瓦斯多变量时间序列相似搜索方法第29-37页
   ·二维小波变换第29-30页
   ·多变量时间序列相似搜索第30-31页
     ·多变量时间序列相似度量第30-31页
     ·多变量时间序列相似搜索算法步骤第31页
   ·多变量时间序列可视化第31-32页
   ·实验第32-36页
     ·多变量时间序列的降维第32-35页
     ·多变量时间序列的相似性第35页
     ·多变量时间序列查询效率第35-36页
   ·本章小结第36-37页
5 基于PPR 相似搜索方法在煤矿瓦斯涌出量分析系统中的应用第37-52页
   ·煤矿瓦斯涌出量分析系统介绍第37-38页
   ·相似搜索子系统结构第38-39页
     ·相似搜索子系统结构第38-39页
     ·相似搜索子系统功能第39页
   ·时间序列相似搜索子系统实现第39-47页
     ·R 树结构第39-40页
     ·R 树算法第40-47页
   ·子系统相似搜索过程第47-48页
   ·测试结果第48-51页
   ·本章小结第51-52页
6 总结与展望第52-53页
   ·总结第52页
   ·展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录第58页

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