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英文文摘
第一章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 非平稳时间序列数据挖掘关键技术研究现状
1.2.1 数据挖掘概述
1.2.2 表示方法
1.2.3 相似性查找
1.2.4 相似性度量
1.2.5 聚类与分类
1.2.6 异常检测
1.3 论文的主要研究内容和创新点
1.4 论文的组织结构
第二章 非平稳时间序列表示方法研究
2.1 引言
2.2 时间序列的定义及其抽象表示
2.2.1 时间序列的定义及分类
2.2.2 时间序列的抽象表示
2.3 基于MBR和网格的时间序列表示方法GMBR
2.3.1 GMBR介绍
2.3.2 维度约简
2.3.3 MBR离散化
2.4 基于分形和符号的时间序列表示方法FSPA
2.4.1 分形理论和R/S法
2.4.2 APCA介绍
2.4.3 维度约简
2.4.4 FSPA表示法
2.5 小 结
第三章 非平稳时间序列相似性挖掘算法的研究
3.1 引言
3.2 问题描述及相关研究工作
3.2.1 相似性查找问题描述
3.2.2 主要难点与相关研究
3.3 基于GMBR的相似性查找研究
3.3.1 距离度量
3.3.2 相似性查找
3.4 基于FSPA的相似性查找研究
3.4.1 距离度量
3.4.2 相似性查找算法
3.5 仿真结果
3.5.1 仿真设置
3.5.2 仿真结果
3.6 小 结
第四章 非平稳时间序列的分类算法研究
4.1 引言
4.2 相关研究及问题描述
4.3 基于动态时间弯曲的分类算法
4.4 基于FSPA的时间序列分类方法研究
4.4.1 基于FSPA的数据转换
4.4.2 利用分类算法对时间序列进行分类
4.5 实验仿真与分析
4.6 小 结
第五章 非平稳时间序列异常检测研究
5.1 引言
5.2 本章的研究内容及相关工作
5.3 时间序列异常检测定义
5.4 时间序列异常检测算法
5.4.1 强力搜索法
5.4.2 基于距离和密度的的GMBR-DD算法
5.5 实验仿真与分析
5.5.1 加入高斯噪音的数据集
5.5.2 Keogh_data数据集
5.4.3 经济数据集
5.5 小结
第六章 总结与展望
6.1 总 结
6.2 展 望
参考文献
致谢
附录A 攻读博士学位期间发表的论文