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基于多时间维度的运动数据的分析和监测平台的设计与实现
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基于多时间维度的运动数据的分析和监测平台的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-18页
　1.1 研究背景及意义第12-13页
　1.2 国内外研究现状第13-14页
　1.3 论文主要工作第14-16页
　1.4 论文结构第16-17页
　1.5 本章小结第17-18页
第二章 相关技术介绍第18-24页
　2.1 运动与健康管理和预测介绍第18-19页
　2.2 傅里叶变换介绍第19-20页
　2.3 常见聚类算法介绍第20-21页
　2.4 分类算法介绍第21-24页
　　2.4.1 朴素贝叶斯算法第21-22页
　　2.4.2 逻辑回归算法第22页
　　2.4.3 决策树算法第22-23页
　　2.4.4 支持向量机算法第23-24页
第三章 需求分析第24-29页
　3.1 典型应用场景第24-25页
　3.2 功能需求第25-28页
　　3.2.1 数据管理第25-26页
　　3.2.2 用户运动风格分析第26-27页
　　3.2.3 运动数据分析第27页
　　3.2.4 运动数据监测与异常发现第27-28页
　3.3 本章小结第28-29页
第四章 基于傅里叶变换的运动数据聚类算法第29-47页
　4.1 筛除异常运动数据的预处理方法第29-34页
　　4.1.1 非正常数据指标的确定和量化第29-31页
　　4.1.2 筛查结果分析第31-34页
　4.2 基于傅里叶变换的运动风格聚类算法第34-46页
　　4.2.1 基于傅立叶变化的改进K-means聚类算法第35-38页
　　4.2.2 算法性能评估第38-42页
　　4.2.3 运动风格分离结果分析第42-46页
　4.3 小结第46-47页
第五章 基于多时间维度运动数据的运动趋势融合预测方法第47-66页
　5.1 数据预处理第48-50页
　　5.1.1 选择用户活跃的时间点第48页
　　5.1.2 单位根监测和白噪声监测第48-49页
　　5.1.3 窗口化处理第49页
　　5.1.4 非均匀离散化第49-50页
　5.2 融合预测模型第50-56页
　5.3 实验结果第56-64页
　　5.3.1 使用不同类型的数据的预测结果对比第56-57页
　　5.3.2 和使用其他算法的预测结果对比第57-59页
　　5.3.3 参数调整第59-62页
　　5.3.4 典型用户分析第62-64页
　5.4 小结第64-66页
第六章 基于SHAPLEY VALUE的天气特征与运动趋势相关性分析第66-84页
　6.1 天气特征与运动趋势相关性分析方法第66-72页
　　6.1.1 天气特征处理第67-68页
　　6.1.2 原始运动数据分离和离散化第68-69页
　　6.1.3 预测与相关性分析模型第69-72页
　6.2 实验结果分析第72-83页
　6.3 小结第83-84页
第七章 系统总体设计第84-99页
　7.1 总体架构第84-86页
　7.2 数据分析任务管理模块设计第86-88页
　7.3 系统分层模块介绍第88-94页
　　7.3.1 数据存储层第88-89页
　　7.3.2 数据接入与预处理层第89-91页
　　7.3.3 数据分析层第91-93页
　　7.3.4 应用层第93-94页
　7.4 系统层次交互关系第94-98页
　　7.4.1 健康数据全量上传流程第94-95页
　　7.4.2 社区运动风格分类流程第95-96页
　　7.4.3 个人运动情况监测流程第96-98页
　7.5 本章小结第98-99页
第八章 关键模块设计与实现第99-120页
　8.1 运动风格分析模块第99-103页
　　8.1.1 模块设计第99页
　　8.1.2 类图和接口说明第99-102页
　　8.1.3 模块内部交互关系第102-103页
　8.2 历史步数分析模块第103-109页
　　8.2.1 模块设计第104页
　　8.2.2 类图和接口说明第104-107页
　　8.2.3 模块内部交互流程说明第107-109页
　8.3 数据分析任务管理模块第109-114页
　　8.3.1 模块架构设计第109页
　　8.3.2 类图和接口说明第109-113页
　　8.3.3 模块内部交互关系第113-114页
　8.4 数据存储层和数据库表的设计第114-119页
　　8.4.1 统一数据存取模块设计第114-115页
　　8.4.2 类图和接口说明第115-117页
　　8.4.3 数据库表设计第117-119页
　8.5 本章小结第119-120页
第九章 系统部署与测试第120-134页
　9.1 测试环境部署第120-121页
　9.2 单元测试第121-129页
　9.3 集成测试第129-133页
　9.4 小结第133-134页
第十章 总结与展望第134-136页
　10.1 论文工作总结第134页
　10.2 问题和展望第134-136页
参考文献第136-140页
致谢第140-141页
攻读学位期间发表的学术论文第141页

本篇论文共141页，点击这进入下载页面。
 
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