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时空轨迹中拼接模式的研究与实现

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
符号说明第8-9页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 论文主要研究内容第10-11页
    1.3 论文组织结构第11-12页
    1.4 本章小结第12-13页
第2章 相关算法与技术第13-19页
    2.1 最大团搜索算法第13-15页
    2.2 倒排索引技术第15-16页
    2.3 DBSCAN聚类算法第16-17页
    2.4 KMeans聚类算法第17-19页
第3章 轨迹拼接问题定义第19-29页
    3.1 轨迹拼接问题概述第19-21页
        3.1.1 轨迹拼接目的第19页
        3.1.2 轨迹拼接问题概念第19-21页
        3.1.3 轨迹拼接问题约束第21页
    3.2 基于子轨迹拼接问题定义第21-25页
    3.3 基于轨迹点拼接问题定义第25-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第4章 子轨迹轨迹拼接算法第29-57页
    4.1 算法框架第29-32页
        4.1.1 算法原理第29-30页
        4.1.2 算法流程第30-32页
    4.2 queryTCT查询过程第32-36页
        4.2.1 构建索引目的第32页
        4.2.2 多分辨率索引计算原理第32-35页
        4.2.3 queryTCT算法第35-36页
    4.3 构建TrajDAG图生成STCT过程第36-40页
    4.4 MaxGTR查找算法第40-46页
        4.4.1 findMaxGTR算法第40-42页
        4.4.2 findApproxMaxGTR算法第42-46页
    4.5 轨迹拼接组评估模型第46页
    4.6 实验与分析第46-55页
        4.6.1 实验方案设计第46-47页
        4.6.2 实验数据第47-49页
        4.6.3 实验结果分析第49-55页
    4.7 本章小结第55-57页
第5章 轨迹点轨迹拼接算法第57-70页
    5.1 算法框架第57-61页
        5.1.1 算法原理第57-59页
        5.1.2 算法流程第59-61页
    5.2 轨迹聚类拼接算法第61-63页
        5.2.1 时间片内部聚类第61-62页
        5.2.2 相似类簇合并第62页
        5.2.3 基于KMeans算法的类簇分裂第62-63页
    5.3 实验与分析第63-69页
        5.3.1 实验方案设计第63页
        5.3.2 实验数据第63-64页
        5.3.3 算法参数分析与调参实验设计第64-66页
        5.3.4 实验结果分析第66-69页
    5.4 本章小结第69-70页
第6章 总结与展望第70-72页
    6.1 工作总结第70页
    6.2 工作展望第70-72页
参考文献第72-75页
致谢第75页

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