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基于无监督学习的数据流异常检测技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 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 |
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论文编号BS4655860，这篇论文共71页
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