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基于聚类的战场目标活动异常检测

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 异常检测概述第15-16页
    1.3 异常检测技术研究现状第16-21页
        1.3.1 基于统计的异常检测方法第16-17页
        1.3.2 基于距离的异常检测方法第17-18页
        1.3.3 基于聚类的异常检测方法第18页
        1.3.4 基于密度的异常检测方法第18-19页
        1.3.5 基于分类的异常检测方法第19-21页
    1.4 异常检测方法比较第21-22页
    1.5 本文主要工作第22页
    1.6 本文的创新点第22-23页
    1.7 本文的组织结构第23-24页
第2章 聚类方法第24-33页
    2.1 聚类的定义第24页
    2.2 聚类中的距离度量第24-25页
    2.3 聚类算法的分类第25-31页
        2.3.1 基于层次的方法第26-27页
        2.3.2 基于划分的方法第27-28页
        2.3.3 基于密度的方法第28-29页
        2.3.4 基于网格的方法第29页
        2.3.5 基于模型的方法第29-31页
    2.4 算法比较第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 群体目标位置动态异常分析第33-48页
    3.1 问题的引出第33-34页
    3.2 DBSCAN聚类算法第34-37页
    3.3 改进的DBSCAN聚类算法第37-41页
    3.4 异常数据检测流程第41-43页
    3.5 仿真分析第43-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第4章 群体目标频域统计分布异常分析第48-62页
    4.1 问题的引出第48-49页
    4.2 K-means聚类算法第49-51页
    4.3 基于二次型距离的K-means聚类算法第51-52页
    4.4 改进的二次型直方图距离度量第52-54页
        4.4.1 距离函数第53页
        4.4.2 相关矩阵第53-54页
    4.5 异常数据检测流程第54-58页
    4.6 仿真分析第58-60页
    4.7 本章小结第60-62页
第5章 单目标异常分析第62-71页
    5.1 问题的引出第62-63页
    5.2 异常数据检测流程第63-67页
    5.3 仿真分析第67-70页
    5.4 本章小结第70-71页
结论第71-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间发表的论文第75-76页
致谢第76页

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