滑动窗口模型下的数据流自适应异常检测方法研究

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目录

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2 国内外研究现状及分析

1.2.1 数据流概述

1.2.2 数据流的国内外研究现状

1.2.3 数据流概要生成方法研究现状

1.2.4 数据流异常检测研究现状

1.3本文的研究内容及结构

第2章 滑动窗口模型下的数据流概要生成算法研究

2.1 滑动窗口模型下的数据流概要生成方法

2.2 滑动窗口模型下的数据流抽样算法

2.2.1 CS算法

2.2.2 SBWRS算法

2.2.3 OS算法

2.3 滑动窗口模型下的UBCS算法

2.3.1 算法提出

2.3.2 算法原理

2.3.3 实验验证及评估

2.3.4 算法特性分析

2.4 本章小结

第3章 基于预测模型的滑动窗口单数据流异常检测

3.1 单数据流异常检测方法

3.1.1 单数据流异常分类

3.1.2 单数据流异常检测方法

3.2 基于预测模型的单数据流异常检测

3.2.1 异常检测框架

3.2.2 常用预测方法

3.3 基于GPR方法的单数据流异常检测

3.3.1 GP模型

3.3.2 GPR方法

3.3.3 基于GPR的异常检测框架

3.3.4 实验验证及评估

3.4 基于UBCS_GPR方法的单数据流异常检测

3.4.1 UBCS_GPR方法

3.4.2 实验验证及评估

3.5本章小结

第4章 分层聚类的滑动窗口多数据流异常检测

4.1 多数据流异常检测方法

4.2 基于聚类方法的数据流异常检测

4.2.1 数据流聚类方法

4.2.2 面向滑动窗口的分层聚类算法

4.3 HSWStream算法

4.3.1 相似性度量函数

4.3.2 在线微聚类

4.3.3 离线宏聚类

4.3.4 实验验证及评估

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢