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基于HMM的时间序列分割

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基于HMM的时间序列分割
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 引言第7-13页
  1.1 研究背景及意义第7-8页
  1.2 国内外研究现状第8-11页
    1.2.1 时间序列的定义和分类第8页
    1.2.2 时间序列分割研究现状第8-11页
  1.3 本文的主要工作第11-12页
  1.4 论文组织结构第12-13页
第二章 隐马尔可夫模型第13-25页
  2.1 HMM的定义第13-14页
  2.2 HMM的分类第14-17页
  2.3 HMM的三个基本问题及解决方法第17-23页
    2.3.1 评估问题及前向、后向算法第17-20页
    2.3.2 解码问题及Viterbi算法第20-21页
    2.3.3 训练问题及Baum-Welch算法第21-23页
  2.4 基于HMM的时间序列分割第23-24页
  2.5 本章小结第24-25页
第三章 基于一种约束HMM的变点检测算法第25-40页
  3.1 约束HMM第25-26页
  3.2 结合状态最短连续长度约束的HMM第26-29页
  3.3 约束HMM的三个基本问题及解决方法第29-33页
    3.3.1 评估问题第29页
    3.3.2 解码问题第29-31页
    3.3.3 参数重估问题第31-33页
  3.4 基于约束HMM的时间序列分割第33-36页
    3.4.1 模型初始化第33-34页
    3.4.2 约束HMM的训练第34页
    3.4.3 基于约束HMM的时间序列分割模型的建立第34-36页
  3.5 仿真数据分析第36-38页
  3.6 本章小结第38-40页
第四章 基于约束HMM的时间序列分割应用研究第40-53页
  4.1 Hamilton美国GNP数据分析第40-45页
    4.1.1 GNP数据处理第40-41页
    4.1.2 基于约束HMM的经济周期检测第41-45页
    4.1.3 经济周期检测结果分析第45页
  4.2 韶关市1951-2013年年降水量数据分析第45-52页
    4.2.1 韶关市水文气候状况第46-47页
    4.2.2 降水量数据处理第47-49页
    4.2.3 基于约束HMM的水文周期检测第49-51页
    4.2.4 水文周期检测结果分析第51-52页
  4.3 本章小结第52-53页
第五章 基于约束HMM的聚类数目估计第53-64页
  5.1 聚类分析第53-54页
  5.2 一致性聚类第54-59页
    5.2.1 基于K-Means的一致性聚类第54-55页
    5.2.2 一致矩阵第55-56页
    5.2.3 一致矩阵的数据分布第56-59页
  5.3 基于约束HMM的一致矩阵评估第59-62页
    5.3.1 一致矩阵的求值算法第59-60页
    5.3.2 模型初始化和训练第60-62页
    5.3.3 约束Viterbi状态序列提取和应用第62页
  5.4 实验第62-63页
  5.5 本章小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-71页
致谢第71-72页
个人简历第72-73页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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