时间序列的分割及不一致发现研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-23页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第23-24页 |
| 2 基于符号化表示的时间序列分割 | 第24-48页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·符号聚集近似 | 第25-27页 |
| ·基于趋势的符号化表示的分割 | 第27-38页 |
| ·基于符号化的度量 | 第38-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 3 基于平滑指数预测的时间序列分割 | 第48-64页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·指数平滑预测模型 | 第49-50页 |
| ·基于预测的分割算法 | 第50-55页 |
| ·实验评估 | 第55-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 4 基于比特表示的静态时间序列不一致发现 | 第64-88页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·不一致发现相关定义和方法分类 | 第64-69页 |
| ·基于比特表示的时间序列分割 | 第69-71页 |
| ·基于比特表示的时间序列聚类 | 第71-74页 |
| ·基于聚类的不一致发现 | 第74-78页 |
| ·实验评估 | 第78-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 5 基于分形的时间序列流异常检测 | 第88-99页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·异常检测方法分类 | 第89-90页 |
| ·分形数学基础 | 第90-91页 |
| ·两种典型的分形方法 | 第91-92页 |
| ·基于分形的异常检测算法 | 第92-96页 |
| ·实验评估 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 6 全文总结和研究展望 | 第99-102页 |
| ·全文总结 | 第99-100页 |
| ·研究展望 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-114页 |
| 附录 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第114-115页 |
