气象领域事件挖掘相关问题的研究
| 目录 | 第3-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状概述 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究的数据类型 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的研究内容及工作成果 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的组织 | 第17-19页 |
| 第二章 相关工作 | 第19-28页 |
| 2.1 相关基础挖掘算法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 聚类分析 | 第20-22页 |
| 2.1.2 时间序列模式挖掘 | 第22-23页 |
| 2.2 事件挖掘相关研究现状 | 第23-25页 |
| 2.3 气象事件挖掘研究进展 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 低维空间数据聚类算法 | 第28-51页 |
| 3.1 引言 | 第28-30页 |
| 3.2 相关工作 | 第30-31页 |
| 3.3 优化参数选择的动态聚类算法 | 第31-38页 |
| 3.3.1 汤川模型 | 第32-34页 |
| 3.3.2 动态跃迁 | 第34-35页 |
| 3.3.3 构建自然簇 | 第35-36页 |
| 3.3.4 降低干扰点的影响 | 第36-38页 |
| 3.4 YupC算法实现 | 第38-41页 |
| 3.4.1 Yupc算法步骤 | 第38-40页 |
| 3.4.2 自动参数设置 | 第40-41页 |
| 3.4.3 时间复杂度 | 第41页 |
| 3.5 实验结果及其分析 | 第41-50页 |
| 3.5.1 人造数据 | 第42-45页 |
| 3.5.2 真实数据集 | 第45-47页 |
| 3.5.3 链接效应和异常点的处理 | 第47-48页 |
| 3.5.4 参数设置 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 时间序列随机偏移符号化表示算法 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51-53页 |
| 4.2 相关工作 | 第53页 |
| 4.3 相关定义和概念 | 第53-56页 |
| 4.4 时间序列符号化表示的一种随机偏移算法 | 第56-62页 |
| 4.4.1 rSAX算法 | 第56-58页 |
| 4.4.2 rSAX的映射性质 | 第58-61页 |
| 4.4.3 rSAX的下界性质 | 第61-62页 |
| 4.5 实验结果及其分析 | 第62-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 多维温度序列协同异常事件挖掘 | 第65-84页 |
| 5.1 引言 | 第65-67页 |
| 5.2 问题描述与相关工作 | 第67-69页 |
| 5.3 多维温度序列数据异常事件挖掘算法 | 第69-75页 |
| 5.3.1 符号化表示 | 第70-71页 |
| 5.3.2 协同异常模式挖掘 | 第71-72页 |
| 5.3.3 构建协同异常事件 | 第72-75页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第75-83页 |
| 5.4.1 协同异常事件检测 | 第75-80页 |
| 5.4.2 案例分析 | 第80-82页 |
| 5.4.3 正态分布和均匀分布的选取分析 | 第82-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 气象时空数据高温事件挖掘算法 | 第84-100页 |
| 6.1 引言 | 第84-86页 |
| 6.2 问题描述 | 第86-87页 |
| 6.3 相关工作 | 第87-88页 |
| 6.3.1 时空数据聚类分析 | 第87页 |
| 6.3.2 时空数据事件挖掘 | 第87-88页 |
| 6.4 基于MDL的时空数据高温事件挖掘算法 | 第88-95页 |
| 6.4.1 高温热浪事件引发模型 | 第88-89页 |
| 6.4.2 单时间戳高温事件区域检测 | 第89-91页 |
| 6.4.3 事件演化模型 | 第91-92页 |
| 6.4.4 基于MDL的模型选择和优化 | 第92-93页 |
| 6.4.5 Gtem算法步骤 | 第93-94页 |
| 6.4.6 复杂度分析 | 第94-95页 |
| 6.5 实验结果及分析 | 第95-99页 |
| 6.5.1 数据描述与预处理 | 第95页 |
| 6.5.2 事件挖掘结果与比较 | 第95-98页 |
| 6.5.3 参数影响 | 第98-99页 |
| 6.6 本章小结 | 第99-100页 |
| 第七章 总结与未来工作 | 第100-102页 |
| 7.1 本文内容总结 | 第100-101页 |
| 7.2 未来工作的展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-115页 |
| 攻读博士学位期间的工作成果 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
