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 |