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数据流概要与数据流分析若干关键问题研究

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数据流概要与数据流分析若干关键问题研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-12 页
第一章 绪论第12-25 页
  · 课题研究背景第12-16 页
    · 数据流管理概述及应用需求第12-13 页
    · 数据流管理系统与传统数据库管理系统的对比第13-14 页
    · 基本概念第14-16 页
  · 研究现状第16-19 页
    · 数据流管理系统结构第16-17 页
    · 流数据的预处理第17 页
    · 数据流概要生成技术第17 页
    · 多维数据流相关性分析第17-18 页
    · 数据流预测与分类第18-19 页
    · 研究现状总结第19 页
  · 研究框架和内容第19-23 页
    · 研究框架思路第19-21 页
    · 研究内容第21-23 页
  · 主要贡献与创新第23 页
  · 论文组织结构第23-25 页
第二章 数据流上异常数据的检测与修正第25-34 页
  · 问题定义第25-27 页
    · 数据流模式第25 页
    · 异常点第25-26 页
    · 自适应重构精度的插值小波第26-27 页
  · 采用遗忘因子的异常点识别第27-28 页
  · 自适应多尺度插值小波算法第28-30 页
  · 实验分析第30-33 页
  · 本章小结第33-34 页
第三章 基于概要的并行数据流范围聚集第34-44 页
  · 技术背景第34-35 页
    · 采样(sampling)第34-35 页
    · 直方图(histogram)第35 页
  · 基于采样与直方图概要的电力数据流并行聚集第35-43 页
    · 相关定义第37 页
    · 适合于数据流划分的采样算法第37-39 页
    · 近似划分向量的生成第39-40 页
    · 算法性能测试第40-43 页
  · 本章小结第43-44 页
第四章 多维数据流在线相关性分析第44-56 页
  · 引言第44 页
  · 相关工作第44-45 页
  · 相关定义及理论基础第45-46 页
    · 多维数据流模式第45 页
    · 多维数据流CCA第45-46 页
  · 低阶近似理论及算法第46-49 页
  · StreamCCA算法的实现第49-51 页
    · 增量计算S_(11)、S_(12)、S_(21)、S_(22)第49-50 页
    · 近似CCA算法第50-51 页
  · 实验分析第51-54 页
  · 本章小结第54-56 页
第五章 时间序列数据流值的自适应预测第56-69 页
  · 引言第56 页
  · 相关工作第56-57 页
  · 模型与定义第57-62 页
    · 概念模型第57-59 页
    · 二进插值小波第59-60 页
    · Kalman滤波误差预测子第60-61 页
    · 最佳预测点轨迹的确定第61-62 页
  · AFStreams算法的实现第62-65 页
    · AFStreams预测模型的顶层算法第62-63 页
    · 多尺度插值算法第63-65 页
    · SKF状态模型的讨论第65 页
  · 仿真实验及分析第65-68 页
  · 本章小结第68-69 页
第六章 支持概念漂移的数据流分类第69-81 页
  · 引言第69-70 页
  · 相关工作第70-71 页
  · 相关理论与定义第71-74 页
    · 概念漂移第71 页
    · 数据流分类算法的选择第71-72 页
    · 连续训练、分类工作原理第72-74 页
  · StreamSPRINT分类系统第74-77 页
    · StreamSPRINT分类系统结构第74-75 页
    · StreamSPRINT分类算法第75-77 页
  · 性能评价第77-80 页
  · 本章小结第80-81 页
第七章 结论与展望第81-83 页
  · 工作总结第81 页
  · 未来工作展望第81-83 页
参考文献第83-91 页
致谢第91-92 页
附录第92-98 页
  附录1 时间序列数据流插值小波的构建第92-96 页
    1 时间序列数据流的小波变换第92 页
    2 多尺度插值第92-94 页
    3 创建Deslaurieris-Dubuc插值小波Matlab源程序第94-96 页
  附录2 参与的科研项目第96-97 页
  附录3 攻读博士学位期间论文成果第97-98 页

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