| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 论文研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 论文研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 时间序列数据挖掘研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 时间序列主要研究内容 | 第10-12页 |
| 1.2.2 时间序列主要研究方法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 存在的问题和研究的方向 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 时间序列近似表示与聚类分析理论基础 | 第17-30页 |
| 2.1 时间序列 | 第17-21页 |
| 2.1.1 时间序列概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 时间序列距离度量方法 | 第18-21页 |
| 2.2 近似表示研究方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 近似表示概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 近似表示方法 | 第22-24页 |
| 2.3 聚类算法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 聚类概念 | 第24页 |
| 2.3.2 聚类算法 | 第24-26页 |
| 2.4 时间序列分段表示及层次聚类 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于关键点的高阶多项式时间序列近似表示方法 | 第30-49页 |
| 3.1 确定时间序列的分段点 | 第30-36页 |
| 3.1.1 相关定义 | 第31-32页 |
| 3.1.2 提取时间序列的局部最值点 | 第32-34页 |
| 3.1.3 提取序列的极值点 | 第34-36页 |
| 3.2 时间序列高阶多项式近似表示 | 第36-41页 |
| 3.2.1 模型设计与参数估计 | 第36-39页 |
| 3.2.2 算法完整思路 | 第39-41页 |
| 3.3 仿真与性能分析 | 第41-48页 |
| 3.3.1 评价指标 | 第41-42页 |
| 3.3.2 实验方法 | 第42-43页 |
| 3.3.3 实验方法及分析 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于DTW距离度量的层次聚类算法 | 第49-71页 |
| 4.1 概述 | 第49-53页 |
| 4.1.1 层次聚类算法 | 第49-50页 |
| 4.1.2 簇间距离度量方法 | 第50-53页 |
| 4.2 动态时间弯曲应用于层次聚类 | 第53-56页 |
| 4.3 改进层次聚类算法 | 第56-64页 |
| 4.3.1 聚类终止条件 | 第56-59页 |
| 4.3.2 改进聚类算法思想 | 第59-63页 |
| 4.3.3 算法复杂度分析 | 第63-64页 |
| 4.4 仿真与性能分析 | 第64-69页 |
| 4.4.1 聚类度量指标 | 第64-66页 |
| 4.4.2 实验方法 | 第66-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 结束语 | 第71-73页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第80页 |