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基于分段矢量量化的时间序列分类研究

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基于分段矢量量化的时间序列分类研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
abstract第5-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.2 时间序列分类研究进展第11-14页
    1.2.1 维数约简第11-13页
    1.2.2 分类器第13-14页
  1.3 问题提出与内容安排第14-16页
第二章 相关基础知识第16-25页
  2.1 矢量量化第16-17页
    2.1.1 矢量量化设计问题第16-17页
    2.1.2 LBG算法第17页
  2.2 相似性度量第17-21页
    2.2.1 欧氏距离第19页
    2.2.2 余弦相似度第19-20页
    2.2.3 动态时间规整第20-21页
  2.3 视觉重点第21-24页
  2.4 小结第24-25页
第三章 基于马氏距离的分段矢量量化第25-40页
  3.1 马氏距离第25-26页
  3.2 码本生成第26-27页
  3.3 基于马氏距离的重构第27-29页
  3.4 基于马氏距离的分类第29-30页
  3.5 仿真实验第30-39页
    3.5.1 Control数据集第31-35页
    3.5.2 50Words数据集第35-37页
    3.5.3 Two Patterns数据集第37-39页
  3.6 小结第39-40页
第四章 基于多码本的分段矢量量化第40-54页
  4.1 多码本第41页
  4.2 重构第41-42页
  4.3 分类第42-43页
  4.4 仿真实验第43-53页
    4.4.1 Trace数据集第44-48页
    4.4.2 Swedishleaf数据集第48-50页
    4.4.3 Coffee数据集第50-53页
  4.5 小结第53-54页
第五章 基于多码本特征点的分段矢量量化第54-67页
  5.1 重点时间子序列第54-56页
  5.2 多码本生成第56-57页
  5.3 重构第57-58页
  5.4 分类第58页
  5.5 仿真实验第58-66页
    5.5.1 Trace数据集第59-62页
    5.5.2 CBF数据集第62-64页
    5.5.3 Synthetic Control数据集第64-66页
  5.6 小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
  6.1 总结第67-68页
  6.2 展望第68-69页
参考文献第69-78页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第78-80页
科研情况第78页
论文第78-79页
专利第79页
软件著作权第79-80页
致谢第80-81页

本篇论文共81页,点击这进入下载页面
 
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