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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 轨迹与轨迹数据分析概述
1.1.1 轨迹数据来源
1.1.2 轨迹数据特征
1.1.3 轨迹数据分析的关键技术
1.2 轨迹数据挖掘
1.2.1 轨迹数据挖掘方法分类
1.2.2 轨迹数据挖掘的应用
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1.2.3 轨迹数据挖掘的挑战与发展趋势
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第2章 基于影响空间的噪声检测方法
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2.1 问题提出
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2.2 影响空间
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2.2.1 影响空间概述
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2.2.2 噪声特性分析
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2.3 噪声检测算法
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2.3.1 算法描述
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2.3.2 算法分析
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2.4 实验评价
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2.4.1 数据描述
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2.4.2 参数选择
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2.4.3 人工数据集上的结果分析
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2.4.4 真实数据集上的结果分析
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2.5 本章小结
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第3章 基于影响空间的噪声不敏感特征提取框架
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3.1 问题提出
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3.2 数据特征提取
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3.2.1 特殊微簇
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3.2.2 微簇中心
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3.3 特征提取框架
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3.3.1 算法描述
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3.3.2 算法分析
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3.4 实验评价
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3.4.1 数据描述
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3.4.2 参数选择
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3.4.3 比较算法
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3.4.4 MC的代表性分析
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3.4.5 人工数据集上的准确性比较
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3.4.6 真实数据集上的准确性比较
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3.4.7 高维数据集上的准确性比较
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3.4.8 框架效率分析
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3.5 本章小结
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第4章 散度距离及其无参密度聚类方法
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4.1 问题提出
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4.1.1 相似性传递效应
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4.1.2 人为因素
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4.1.3 密度度量
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4.2 关键技术
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4.2.1 散度距离
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4.2.2 无参数处理
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4.2.3 密度度量
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4.2.4 自动中心点选择
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4.3 密度聚类算法
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4.3.1 算法流程
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4.3.2 算法分析
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4.4 实验评价
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4.4.1 数据描述
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4.4.2 参数选择
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4.4.3 人工数据集上的结果比较
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4.4.4 真实数据集上的结果比较
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4.4.5 高维数据集上的结果比较
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4.5 本章小结
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第5章 基于时空密度分析的轨迹聚类算法
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5.1 问题提出
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5.2 时空密度分析
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5.2.1 相关定义
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5.2.2 时空密度函数
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5.3 轨迹聚类算法
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5.3.1 噪声容忍因子
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5.3.2 轨迹聚类算法
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5.4 实验评价
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5.4.1 数据描述
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5.4.2 参数选择
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5.4.3 NMAST函数的有效性分析
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5.4.4 TAD算法的有效性分析
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5.5 本章小结
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第6章 轨迹数据分析方法的应用
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6.1 天体光谱数据分析
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6.1.1 天光背景数据分析
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6.1.2 低信噪比光谱分析
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6.2 旋转机械故障诊断
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6.2.1 问题描述
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6.2.2 转子及轴承系统故障简介
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6.2.3 转子-轴承故障诊断原型系统
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6.2.4 转子系统故障诊断结果展示
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6.2.5 轴承故障诊断结果展示
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6.3 本章小结
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参考文献
更新时间:2024-10-16 17:56:03