| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状及存在的问题 | 第9-13页 |
| ·时间序列表示 | 第9-10页 |
| ·时间序列聚类的主要方法 | 第10-12页 |
| ·存在的问题及发展方向 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·本文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 时间序列聚类分析 | 第15-25页 |
| ·传统聚类方法 | 第15-17页 |
| ·相似性测度 | 第17-19页 |
| ·特征提取方法 | 第19-21页 |
| ·时间序列模型 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于SPDTW的时间序列聚类算法 | 第25-35页 |
| ·DTW及其改进算法 | 第25-26页 |
| ·SPDTW算法 | 第26-31页 |
| ·SPDTW算法思想 | 第26-27页 |
| ·SPDTW算法描述 | 第27-29页 |
| ·SPDTW算法举例 | 第29-31页 |
| ·基于SPDTW的时间序列聚类算法TSC SPDTW | 第31页 |
| ·实验及结果分析 | 第31-34页 |
| ·在公共数据集上的实验 | 第31-33页 |
| ·在真实数据集上的实验 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于Markov模型的时间序列聚类算法 | 第35-45页 |
| ·数据符号化与Markov建模 | 第35-37页 |
| ·数值型数据符号化 | 第35-36页 |
| ·Markov建模 | 第36-37页 |
| ·基于模型的时间序列聚类算法 | 第37-39页 |
| ·基于模型距离的时间序列聚类算法 | 第37-38页 |
| ·基于模型优化的时间序列聚类算法 | 第38-39页 |
| ·基于Markov模型的时间序列聚类算法TSC MAR | 第39-41页 |
| ·实验及结果分析 | 第41-44页 |
| ·在合成数据集上的实验 | 第41-42页 |
| ·在公共据集上的实验 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·工作总结 | 第45页 |
| ·进一步研究工作 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |