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实时数据流相似性查询算法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 选题背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究动态第10-14页
        1.2.1 数据流第10-12页
        1.2.2 数据流查询处理系统第12-13页
        1.2.3 相似性查询研究第13-14页
    1.3 本文主要研究内容第14-15页
    1.4 论文结构第15-16页
第2章 基于哈尔(Haar)小波的数据预处理研究第16-23页
    2.1 Haar小波的相关理论第16-17页
        2.1.1 Haar小波的定义第16-17页
        2.1.2 数据流相似性衡量标准第17页
    2.2 基于Haar小波的数据预处理第17-19页
    2.3 小波分解算法第19页
    2.4 基于Haar小波的数据预处理的仿真第19-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 基于滑动窗口的数据流查询算法研究第23-29页
    3.1 滑动窗口第23-25页
        3.1.1 滑动窗口技术机制第23-24页
        3.1.2 改进的滑动窗口算法第24-25页
    3.2 基于改进的滑动窗口的数据流查询算法第25-26页
    3.3 改进的滑动窗口算法仿真第26-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第4章 综合数据流查询算法的研究第29-36页
    4.1 贪心算法第29-30页
    4.2 综合数据流查询算法第30-34页
        4.2.1 平衡二叉排序树构造算法第30-33页
        4.2.2 综合查询算法第33-34页
    4.3 综合算法数据流查询算法的仿真第34-35页
    4.4 本章小结第35-36页
第5章 基于综合数据流查询算法的小电流故障区段在线监测系统设计第36-50页
    5.1 小电流故障区段定位原理第36-37页
    5.2 基于综合数据流查询算法的小电流故障区段在线监测系统设计第37-49页
        5.2.1 小电流故障区段在线监测系统总体结构设计第37-40页
        5.2.2 监控设备层点第40-41页
        5.2.3 通信层第41-44页
        5.2.4 系统应用层第44-46页
        5.2.5 故障定位算法的实现第46-47页
        5.2.6 数据库设计第47-48页
        5.2.7 程序实现结果第48-49页
    5.3 本章小结第49-50页
第6章 结论与展望第50-52页
    6.1 本文总结第50页
    6.2 未来展望第50-52页
参考文献第52-56页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第56-57页
致谢第57页

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