| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 表格目录 | 第13-14页 |
| 插图目录 | 第14-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-40页 |
| ·复杂系统 | 第16-36页 |
| ·复杂性研究的流派 | 第16-20页 |
| ·SFI的研究 | 第20-25页 |
| ·Crutchfield与新的计算力学 | 第25-36页 |
| ·论文结构 | 第36-40页 |
| 第2章 模式发现 | 第40-70页 |
| ·模式发现与ε机 | 第40-53页 |
| ·模式 | 第40-43页 |
| ·ε机 | 第43-46页 |
| ·ε机重构 | 第46-47页 |
| ·结构测度 | 第47-50页 |
| ·推广及应用 | 第50-53页 |
| ·重构算法 | 第53-70页 |
| ·因果态分割重构算法 | 第53-62页 |
| ·子树合并算法 | 第62-65页 |
| ·统计复杂性的计算 | 第65-66页 |
| ·算法性能评价 | 第66-70页 |
| 第3章 基于结构向量的异常检测算法 | 第70-122页 |
| ·非平稳时间序列与处理方法 | 第70-75页 |
| ·非平稳时间序列 | 第70-71页 |
| ·常见的处理方法 | 第71-75页 |
| ·时间序列的符号化处理 | 第75-90页 |
| ·符号化与评价标准 | 第75-78页 |
| ·符号化方法 | 第78-81页 |
| ·性能分析 | 第81-90页 |
| ·异常检测算法 | 第90-105页 |
| ·算法的核心思想 | 第90-94页 |
| ·提取结构向量 | 第94-98页 |
| ·定义异常测度 | 第98-100页 |
| ·D-Markov机 | 第100-105页 |
| ·实例分析 | 第105-122页 |
| ·Duffing振子的分叉 | 第105-108页 |
| ·曲轴的疲劳断裂试验 | 第108-113页 |
| ·振动时效试验 | 第113-115页 |
| ·SV模型的性能分析 | 第115-122页 |
| 第4章 基于隐含状态的强化学习算法 | 第122-160页 |
| ·POMDP模型 | 第122-130页 |
| ·模型介绍 | 第123-125页 |
| ·算法介绍 | 第125-128页 |
| ·应用介绍 | 第128-130页 |
| ·隐含状态的分割重构 | 第130-145页 |
| ·用ε机理论分析POMDP问题 | 第130-132页 |
| ·HSSR算法 | 第132-138页 |
| ·实例分析 | 第138-145页 |
| ·基于隐含状态的Q学习 | 第145-154页 |
| ·在线的HSSR算法 | 第145-147页 |
| ·HSSR-Q算法 | 第147-152页 |
| ·实例分析 | 第152-154页 |
| ·动作不确定性的研究 | 第154-160页 |
| ·改进的HSSR算法 | 第154-156页 |
| ·算法性能分析 | 第156-160页 |
| 第5章 总结与展望 | 第160-164页 |
| ·全文总结 | 第160-162页 |
| ·未来工作的展望 | 第162-164页 |
| 附录 | 第164-174页 |
| 附录A Occam剃刀 | 第164-166页 |
| 附录B 概率自动机 | 第166页 |
| 附录C KS检验 | 第166-170页 |
| 附录D 矩阵理论 | 第170页 |
| 附录E Finite-type Shift and Sofic Shift | 第170-174页 |
| 参考文献 | 第174-181页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第181页 |