| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 理论基础与相关技术 | 第17-25页 |
| 2.1 时间序列 | 第17-18页 |
| 2.2 距离度量 | 第18-20页 |
| 2.3 时间序列聚类 | 第20-24页 |
| 2.3.1 定义 | 第20-21页 |
| 2.3.2 聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 时间序列聚类分类 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 随机局部搜索U-shapelets的方法 | 第25-50页 |
| 3.1 总体概述 | 第25-26页 |
| 3.2 背景知识 | 第26-31页 |
| 3.3 RLS算法 | 第31-39页 |
| 3.3.1 算法动机 | 第31-33页 |
| 3.3.2 随机技术 | 第33页 |
| 3.3.3 随机提取u-shapelets | 第33-35页 |
| 3.3.4 局部搜索算法 | 第35-39页 |
| 3.3.5 基于u-shapelets的时间序列聚类 | 第39页 |
| 3.4 实验评估 | 第39-49页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第40-42页 |
| 3.4.2 设置8)4)9)7)0)9)和8)(67)0)9)参数 | 第42页 |
| 3.4.3 设置r参数 | 第42-43页 |
| 3.4.4 与BF算法实验对比 | 第43-45页 |
| 3.4.5 评估RLS算法局部搜索性能 | 第45-46页 |
| 3.4.6 与SUSh算法对比 | 第46-47页 |
| 3.4.7 在大型数据集上评估RLS算法的性能 | 第47-48页 |
| 3.4.8 实验总结 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于特征点提取u-shapelets | 第50-66页 |
| 4.1 总体概述 | 第50-51页 |
| 4.2 背景知识 | 第51-52页 |
| 4.3 FPs算法 | 第52-59页 |
| 4.3.1 u-shapelet质量度量 | 第52-53页 |
| 4.3.2 算法动机 | 第53-55页 |
| 4.3.3 提取特征点 | 第55页 |
| 4.3.4 基于特征点提取子序列 | 第55-57页 |
| 4.3.5 提取u-shapelets | 第57-59页 |
| 4.4 实验评估 | 第59-64页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第59页 |
| 4.4.2 评估u-shapelets质量度量 | 第59-60页 |
| 4.4.3 FPs算法与其他算法对比 | 第60-64页 |
| 4.4.4 实验小结 | 第64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第75页 |