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基于网格和密度的数据流聚类研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
1 引言
第8-11页
·研究背景、目的与意义
第8页
·数据流聚类研究概况
第8-10页
·本文研究内容
第10页
·本章小结
第10-11页
2 传统的数据聚类挖掘技术
第11-16页
·数据聚类的基本概念
第11页
·传统数据库中的数据聚类算法
第11-15页
·本章小结
第15-16页
3 数据流环境下的数据聚类技术
第16-24页
·数据流概述
第16页
·数据流模型的分类
第16-19页
·数据流挖掘技术
第19-21页
·数据流数据聚类算法
第21-22页
·本章小结
第22-24页
4 改进的金字塔时间框架
第24-30页
·引言
第24页
·基于微聚类的金字塔时间框架
第24-27页
·改进的金字塔时间框架
第27-29页
·本章小结
第29-30页
5 基于网格和密度的数据流聚类
第30-49页
·引言
第30-32页
·网格和最小生成树的基本概念
第32-38页
·GDCLUS 算法的总体框架及设计思路
第38-39页
·GDCLUS 算法的组成部分
第39-45页
·实验及相关性能分析
第45-48页
·本章小结
第48-49页
6 GDCLUS 算法在网络入侵检测中的应用
第49-56页
·网络入侵检测对于数据流聚类算法的相关要求
第49-50页
·数据的选取
第50-51页
·GDCLUS 算法在网络入侵检测当中的应用
第51-52页
·实验结果及相关分析
第52-55页
·本章小结
第55-56页
7 总结与展望
第56-58页
·全文总结
第56-57页
·对以后工作的展望
第57-58页
致谢
第58-59页
参考文献
第59-63页
论文编号
BS1875272
,这篇论文共
63
页
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22.05
元。 直接购买按0.5元/页下载,共需要支付
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