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時(shí)間序列相似性度量方法及其在生理信息挖掘中的應(yīng)用

     論文目錄

致謝第1-6頁

中文摘要第6-7頁

ABSTRACT第7-11頁

第一章 緒論第11-15頁

   ·研究背景第11-12頁

   ·研究目的及意義第12-13頁

   ·論文主要工作與內(nèi)容安排第13-15頁

第二章 時(shí)間序列相似性度量第15-24頁

   ·基本概念第15-16頁

     ·時(shí)間序列第15-16頁

     ·相似性度量第16頁

   ·時(shí)間序列表示法第16-20頁

   ·距離函數(shù)第20-23頁

   ·本章小結(jié)第23-24頁

第三章 時(shí)間序列相似性度量方法的實(shí)現(xiàn)第24-44頁

   ·基于極值的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離(DTW)相似性度量法第24-27頁

     ·基于極值的時(shí)間序列表示方法第24-25頁

     ·動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離算法原理第25-27頁

   ·符號(hào)化的統(tǒng)計(jì)特征向量空間度量法第27-30頁

     ·分段累積近似(PAA)表示法第27-28頁

     ·符號(hào)累計(jì)近似(SAX)法第28-29頁

     ·趨勢(shì)特征統(tǒng)計(jì)向量第29-30頁

   ·基于信息檢索模型的空間向量模型相似性度量法第30-39頁

     ·基于向量空間的信息檢索模型第30-32頁

     ·過完備離散Harr小波變換第32-36頁

     ·小波符號(hào)矢量的生成第36-37頁

     ·詞頻向量(term frequency vector,TFV)的生成第37-39頁

   ·實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析第39-43頁

     ·基于極值的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離相似性度量實(shí)驗(yàn)結(jié)果第40頁

     ·符號(hào)化的統(tǒng)計(jì)向量空間度量實(shí)驗(yàn)結(jié)果第40-41頁

     ·基于小波符號(hào)的信息檢索模型的相似性度量實(shí)驗(yàn)結(jié)果第41-42頁

     ·三種方法的結(jié)果比較與分析第42-43頁

   ·本章小結(jié)第43-44頁

第四章 ICU病人生理狀態(tài)穩(wěn)定性預(yù)測(cè)第44-53頁

   ·ICU病人生理狀態(tài)穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法第45-46頁

   ·ICU病人生理信息來源：MIMIC-Ⅱ數(shù)據(jù)庫(kù)第46-47頁

   ·ICU中病人生理狀態(tài)穩(wěn)定性的分類標(biāo)準(zhǔn)第47-48頁

   ·ICU病人生理信息樣本庫(kù)的建立第48-50頁

     ·樣本庫(kù)中生理參數(shù)時(shí)間序列種類的選擇第48-49頁

     ·生理時(shí)間序列的預(yù)處理第49-50頁

     ·生理信息樣本庫(kù)的建立第50頁

   ·結(jié)果分析第50-52頁

   ·本章小結(jié)第52-53頁

第五章 總結(jié)與展望第53-55頁

   ·總結(jié)第53-54頁

   ·進(jìn)一步完善的研究工作第54-55頁

參考文獻(xiàn)第55-58頁

作者簡(jiǎn)歷第58-60頁

學(xué)位論文數(shù)據(jù)集第60頁

論文編號(hào)BS98454，這篇論文共60頁
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