数据流软聚类理论及其在瓦斯灾害预警中的应用
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·数据流研究国内外进展 | 第12-19页 |
| ·数据流研究概述 | 第12-15页 |
| ·数据流模型分析 | 第15-17页 |
| ·数据流聚类分析面临的挑战 | 第17-19页 |
| ·论文的研究内容和创新点 | 第19-21页 |
| ·论文的组织结构 | 第21-23页 |
| 2 基本理论概述 | 第23-41页 |
| ·聚类概述 | 第23-29页 |
| ·聚类数学模型 | 第23页 |
| ·传统聚类算法 | 第23-26页 |
| ·数据流聚类算法 | 第26-29页 |
| ·云理论概述 | 第29-40页 |
| ·云理论 | 第29页 |
| ·云模型 | 第29-34页 |
| ·云发生器 | 第34-38页 |
| ·云变换 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 3 基于云模型的数据流软聚类 | 第41-58页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·云概要数据结构 | 第42-49页 |
| ·问题分析 | 第42页 |
| ·云概要数据结构的构建 | 第42-45页 |
| ·云概要数据结构的维护 | 第45-47页 |
| ·改进的云概要数据结构算法 | 第47-49页 |
| ·数据流软聚类算法 | 第49-51页 |
| ·软聚类结果的生成 | 第49-51页 |
| ·算法理论分析 | 第51页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第51-57页 |
| ·实验设置 | 第51-52页 |
| ·内存开销 | 第52页 |
| ·处理时间 | 第52-54页 |
| ·聚类效果 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 4 基于云模型数据流软聚类的拓展 | 第58-77页 |
| ·引言 | 第58-60页 |
| ·数据流聚类演化分析 | 第60-62页 |
| ·基于特征的演化分析 | 第60-62页 |
| ·基于增量聚类的演化分析 | 第62页 |
| ·孤立点挖掘 | 第62-69页 |
| ·孤立点检测 | 第63-66页 |
| ·孤立点分析 | 第66-68页 |
| ·理论分析与实验分析 | 第68-69页 |
| ·数据流聚类有效性评价 | 第69-76页 |
| ·聚类评价有效性指标 | 第69-71页 |
| ·基于云模型的数据流软聚类有效性指标 | 第71-74页 |
| ·理论分析与实验分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 5 基于相关性的多数据流聚类 | 第77-91页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·基本定义 | 第78-83页 |
| ·多数据流聚类 | 第83-86页 |
| ·同步局域相关多数据流聚类 | 第83-84页 |
| ·异步局域相关多数据流聚类 | 第84-86页 |
| ·理论分析与实验分析 | 第86-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 6 瓦斯灾害报警与安全评价 | 第91-108页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·瓦斯监测数据流聚类分析应用系统设计 | 第92-93页 |
| ·瓦斯监测数据流预处理 | 第93-102页 |
| ·瓦斯监测数据流的基本特点 | 第93-95页 |
| ·瓦斯监测数据流预处理 | 第95-100页 |
| ·瓦斯监测数据流预处理实例分析 | 第100-102页 |
| ·瓦斯浓度数据流云概要数据结构 | 第102-103页 |
| ·瓦斯浓度数据流软聚类 | 第103-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 7 未来工作的展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-120页 |
| 作者简历 | 第120-123页 |
| 学位论文数据集 | 第123-124页 |
| 附件 | 第124-137页 |
