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基于后缀树聚类的传感器网络大数据分类处理

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状与所存在问题第10-12页
    1.3 本课题方案概述第12-13页
    1.4 文章组织架构第13-15页
第二章 基础知识第15-27页
    2.1 无线传感器网络概述第15-17页
    2.2 大数据存储技术第17-19页
    2.3 大数据的容错技术第19-22页
    2.4 数据分类与后缀树及聚类相关操作第22-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 感知大数据多机群分布式存储系统第27-49页
    3.1 存储传感器网络数据的实际需求第27-28页
    3.2 系统设计目标第28-29页
    3.3 支持频繁数据获取的无线传感器网络数据传输压缩协议第29-33页
        3.3.1 改进的无线传感器网络的数据压缩及传输协议第29-32页
        3.3.2 协议仿真与分析对比第32-33页
    3.4 存储系统架构第33-35页
        3.4.1 系统应用场景第33-34页
        3.4.2 系统架构设计第34-35页
    3.5 数据读取操作执行策略第35-36页
    3.6 数据更新相关机制第36-40页
        3.6.1 内存中数据存储格式第38-39页
        3.6.2 写事务执行策略第39-40页
    3.7 并发事务支持机制第40-43页
        3.7.1 并发事务控制技术第40-41页
        3.7.2 事务隔离级别设定第41页
        3.7.3 版本号分配机制第41-43页
        3.7.4 内存数据的多版本适应性改进第43页
    3.8 系统容错性设计第43-46页
    3.9 系统评价及读写事务效率实验验证第46-48页
    3.10 本章小结第48-49页
第四章 基于离散数据集后缀聚类的感知数据分类处理第49-59页
    4.1 基于后缀树聚类第49-50页
    4.2 ERA算法简介第50-51页
    4.3 STD算法及效率分析第51-57页
        4.3.1 准备阶段第51-53页
        4.3.2 垂直分区阶段第53-55页
        4.3.3 水平分区阶段第55-56页
        4.3.4 效率分析第56-57页
    4.4 本章小结第57-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 本文内容总结第59页
    5.2 下一步工作展望第59-61页
参考文献第61-67页
致谢第67-69页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第69页

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