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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,
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