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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
本篇论文共
73
页,
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