基于DTW度量的时间序列主旨模式提取
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·时间序列主旨模式领域进展 | 第8-10页 |
| ·本文研究的背景及意义 | 第10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文组织结构 | 第11-12页 |
| 2 时间序列及动态时间弯曲距离 | 第12-28页 |
| ·时间序列 | 第12-13页 |
| ·时间序列概述 | 第12页 |
| ·时间序列的定义 | 第12-13页 |
| ·相似性度量 | 第13-17页 |
| ·相似性度量定义 | 第13页 |
| ·常见的时间序列相似性度量 | 第13-17页 |
| ·动态时间弯曲距离及其算法 | 第17-28页 |
| ·一般定义方法 | 第18-19页 |
| ·动态时间弯曲度量一般形式 | 第19-20页 |
| ·约束条件 | 第20页 |
| ·无约束条件 | 第20-23页 |
| ·全局约束 | 第23-24页 |
| ·局部约束 | 第24-28页 |
| 3 两条序列的中心序列 | 第28-43页 |
| ·中心序列 | 第28-32页 |
| ·中心序列概述 | 第28-31页 |
| ·中心序列定义 | 第31-32页 |
| ·中心序列评价标准 | 第32页 |
| ·两条序列的求解方案(DCMD) | 第32-43页 |
| ·无约束 | 第32-35页 |
| ·经典约束 | 第35页 |
| ·斜率约束 | 第35-38页 |
| ·斜率约束的剪枝算法 | 第38-43页 |
| 4 多条序列的中心序列 | 第43-48页 |
| ·一般方法 | 第43-44页 |
| ·常见的中心序列求法 | 第43页 |
| ·NLAFF方法及其缺点 | 第43-44页 |
| ·扩展的DCMD算法(EDCMD) | 第44-45页 |
| ·DBA优化方法 | 第45-46页 |
| ·综合方法 | 第46页 |
| ·中心序列在聚类上的应用 | 第46-48页 |
| ·常见的时间序列的聚类方法 | 第46-47页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第47-48页 |
| ·使用K-均值聚类算法应用 | 第48页 |
| 5 实验与讨论 | 第48-63页 |
| ·中心序列算法效率分析 | 第49-54页 |
| ·带状约束条件 | 第49-50页 |
| ·不同带宽的全局约束条件 | 第50-51页 |
| ·斜率局部约束条件 | 第51-52页 |
| ·不同斜率的局部约束条件 | 第52-53页 |
| ·斜率约束以及剪枝算法效率 | 第53-54页 |
| ·中心序列的相似性 | 第54-59页 |
| ·欧氏距离中心序列的特点 | 第54页 |
| ·与其他方法的比较 | 第54-55页 |
| ·斜率约束下的不同最大度的形状相似性 | 第55-59页 |
| ·中心序列的凝聚度 | 第59-61页 |
| ·几种不同方法下的讨论 | 第59-60页 |
| ·EDCMD DBA与DBA方法的比较 | 第60-61页 |
| ·聚类效果 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
