| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·研究内容及研究成果 | 第10-11页 |
| ·章节安排 | 第11-12页 |
| 2 分类方法及流形学习 | 第12-17页 |
| ·分类方法 | 第12-14页 |
| ·KNN 算法 | 第12-13页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第13-14页 |
| ·流形学习 | 第14-16页 |
| ·LLE 算法 | 第14-15页 |
| ·Isomap 算法 | 第15-16页 |
| ·拉普拉斯映射算法 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 多传感器的空间合理布局 | 第17-26页 |
| ·问题的提出 | 第17页 |
| ·问题的形式化描述 | 第17-21页 |
| ·多传感器的覆盖范围建模 | 第18-21页 |
| ·多传感器空间布局优化 | 第21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-25页 |
| ·两个传感器在一维空间上的布局 | 第22-23页 |
| ·多个传感器在三维空间上的布局 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 连续属性逆分类方法 | 第26-39页 |
| ·连续属性离散化方法 | 第26-28页 |
| ·等宽度直方图 | 第26页 |
| ·等深度直方图 | 第26-27页 |
| ·随机映射 | 第27-28页 |
| ·基于连续属性逆分类的异常模式挖掘 | 第28-30页 |
| ·基于连续属性逆分类的分类方法 | 第28-29页 |
| ·基于连续属性逆分类的遗失值估计方法 | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-38页 |
| ·实验数据描述 | 第30页 |
| ·评价标准 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第32-36页 |
| ·煤矿瓦斯数据实验结果 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于有监督流形学习的异常模式挖掘 | 第39-50页 |
| ·有监督的流形学习方法 | 第39-40页 |
| ·偏向概率 | 第40-41页 |
| ·基于偏向概率的有监督的流形学习方法PSLLE | 第41页 |
| ·基于偏向概率的快速有监督的流形学习算法PQSLLE | 第41-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-48页 |
| ·实验数据描述 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-48页 |
| ·煤矿瓦斯数据实验结果 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 6 基于时间序列异常模式挖掘的瓦斯异常检测系统 | 第50-59页 |
| ·系统功能 | 第50-51页 |
| ·异常数据检测模块 | 第51-55页 |
| ·遗失数据估计模块 | 第55-57页 |
| ·流形学习模块 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 7 结论 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |