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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于无监督学习的数据流异常检测技术研究
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基于无监督学习的数据流异常检测技术研究
 
     论文目录
 
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14页
        1.1.2 选题意义第14-15页
    1.2 面临的挑战和特点第15-16页
        1.2.1 数据的大规模海量性和数据快速到达特性第15页
        1.2.2 数据分布动态变化的特性第15-16页
        1.2.3 数据处理的资源有限性第16页
        1.2.4 数据类型的多样性和算法难兼容性第16页
    1.3 主要工作和创新点第16-18页
    1.4 论文的组织结构第18-19页
第二章 相关工作第19-26页
    2.1 针对维度弱相关数据的流异常检测技术第19-22页
        2.1.1 基于距离的方法第19-21页
        2.1.2 基于聚类的方法第21-22页
        2.1.3 基于密度的方法第22页
    2.2 针对维度强相关数据的流异常检测技术第22-26页
        2.2.1 基于树和子空间的方法第22-24页
        2.2.2 基于深度学习的算法第24-25页
        2.2.3 基于线性模型的检测方法第25-26页
第三章 基于相关性矩阵的数据自动分类和方法选择策略第26-31页
    3.1 相关性分析方法第26-28页
        3.1.1 皮尔逊相关系数第26-27页
        3.1.2 斯皮尔曼相关系数第27页
        3.1.3 典型相关性分析第27-28页
    3.2 算法流程第28-30页
    3.3 本章小结第30-31页
第四章 基于多视图矩阵概要的维度强相关数据在线异常检测技术第31-41页
    4.1 引言第31-33页
    4.2 方法实现第33-37页
        4.2.1 模型的初始化第33-36页
        4.2.2 异常检测方法第36页
        4.2.3 模型的更新第36-37页
    4.3 实验分析第37-40页
        4.3.1 实验设置第37-38页
        4.3.2 实验结果第38-40页
    4.4 本章小结第40-41页
第五章 基于活跃内点模型和微簇结构的维度弱相关数据在线异常检测技术第41-55页
    5.1 引言第41-45页
        5.1.1 基于距离的数据流异常检测和滑动窗口技术第41-43页
        5.1.2 面临的问题第43-44页
        5.1.3 主要贡献第44-45页
    5.2 算法流程第45-51页
        5.2.1 正常内点模型第45-47页
        5.2.2 微簇结构第47-49页
        5.2.3 详细流程第49-50页
        5.2.4 模型优化与理论性证明第50-51页
    5.3 实验结果第51-54页
        5.3.1 实验设置第51-52页
        5.3.2 实验结果第52-54页
    5.4 本章小结第54-55页
第六章 系统设计与实现第55-64页
    6.1 分布式流处理平台Storm第55-56页
    6.2 系统总体架构第56-58页
    6.3 维度强相关数据检测模块的实现第58-59页
    6.4 维度弱相关数据检测模块的实现第59-61页
    6.5 实验结果与分析第61-63页
        6.5.1 实验设置第61页
        6.5.2 检测结果第61-63页
        6.5.3 吞吐率第63页
    6.6 本章小结第63-64页
第七章 结束语第64-66页
    7.1 研究工作总结第64-65页
    7.2 未来工作展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
作者在学期间取得的学术成果第71页

 
 
论文编号BS4655860,这篇论文共71
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