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复杂事件规则学习技术研究

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复杂事件规则学习技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-22页
  1.1 研究背景及意义第12-17页
    1.1.1 复杂事件处理概述第12-15页
    1.1.2 复杂事件规则第15-17页
  1.2 国内外研究现状第17-19页
    1.2.1 复杂事件处理研究现状第17-18页
    1.2.2 复杂事件规则学习研究现状第18-19页
  1.3 本文的主要内容第19-20页
  1.4 本文结构与章节安排第20-21页
  1.5 本章小结第21-22页
第2章 复杂事件规则学习的相关研究第22-36页
  2.1 事件模式语言第22-25页
    2.1.1 RAPIDE事件模式语言第22-23页
    2.1.2 TESLA事件模式语言第23-24页
    2.1.3 抽象模式语言第24-25页
  2.2 基于隐马尔可夫模型的规则学习算法第25-28页
    2.2.1 相关背景第25页
    2.2.2 算法思想第25-28页
  2.3 约束模块化的规则学习算法第28-32页
    2.3.1 相关背景第28页
    2.3.2 算法思想第28-31页
    2.3.3 实验设计及结果分析第31-32页
  2.4 实时更新的规则学习算法第32-35页
    2.4.1 相关背景第32页
    2.4.2 算法思想第32-33页
    2.4.3 实验分析第33-35页
  2.5 本章小结第35-36页
第3章 基于序列树的模块化规则学习方法第36-44页
  3.1 模块化规则学习算法第36-37页
  3.2 基于序列树的模块化规则学习算法第37-39页
    3.2.1 原算法的缺陷第37页
    3.2.2 基于序列树的改进算法第37-39页
  3.3 实验及结果分析第39-43页
    3.3.1 实验流程设计第39-40页
    3.3.2 实验结果及分析第40-43页
  3.4 本章小结第43-44页
第4章 基于shapelets的规则学习算法第44-66页
  4.1 基于shapelets的时间序列分类算法第44-50页
    4.1.1 时间序列第44-45页
    4.1.2 基于shapelets的时间序列分类算法第45-50页
  4.2 基于shapelets的复杂事件规则学习第50-55页
    4.2.1 时间序列早期分类与CEP的契合第50-51页
    4.2.2 基于shapelets的单事件规则学习第51-52页
    4.2.3 基于shapelets的多事件规则学习第52-55页
  4.3 基于shapelets规则的复杂事件处理第55-59页
    4.3.1 Esper处理引擎第56-57页
    4.3.2 shapelets转换成EPL规则第57-58页
    4.3.3 基于shapelets规则的模式匹配第58-59页
  4.4 实验设计以及结果分析第59-64页
    4.4.1 单事件规则实验设计及分析第59-61页
    4.4.2 多事件规则实验设计及分析第61-64页
  4.5 本章小结第64-66页
总结与展望第66-68页
参考文献第68-71页
附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第71-72页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录第72-73页
致谢第73页

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