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音像长时间序列聚类方法及应用研究——基于价格孙吉红,刘伟成
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章 引言
节 选题背景及研究意义
一、选题背景
二、研究意义
第二节 国内外研究现状分析
一、国内外时间序列聚类研究综述
二、金融时间序列聚类研究
三、时间序列聚类的特点
第三节 几个相关概念
一、时间序列
二、长时间序列与短时间序列的区分与界定
三、以往长时间序列聚类存在的不足
第四节 研究方法
第五节 本书的主要内容及创新
一、本书的主要研究内容
二、本书的创新之处
第二章 相关理论基础与文献综述
节 市场研究的技术与方法
一、定分析
二、定量分析
第二节 市场波动理论
一、波动的一般特
二、有效市场理论
三、分形市场理论
第三节 时间序列聚类分析技术
一、时间序列聚类分析的相关概念
二、时间序列聚类的主要方法
三、本书采用的长时间序列聚类方法
第四节 本章小结
第三章 长时间序列的重新描述
节 时间序列的重新描述概述
第二节 时间序列重新描述方法分类
一、基于模型的方法(Model—Based Representation)
二、非数据适应法(Nondel—Data—adaptive Representation)
三、数据适应法(Data—adaptive Representation)
四、数据控制法(Data—dictated Representat.ion)
第三节 基于全序列特征的长时间序列描述方法
第四节 本章小结
第四章 价格长时间序列的去噪处理
节 长时间序列去噪方法
第二节 长时间序列的小波去噪方法分析
一、小波变换概述
二、小波去噪的基本原理
第三节 基于小波的价格长时间序列去噪处理
一、随机噪声影响分析
二、价格长时间序列小波去噪方法
第四节 本章小结
第五章 价格长时间序列的全序列特征
节 价格长时间序列的全序列特征
一、混沌
二、频域特
三、时域特
第二节 基于小波分析的价格长时间序列全序列特征抽取方法
一、问题的提出
二、价格长时间序列的全序列特征抽取方法
三、基于小波分析的价格长时间序列分解
第三节 本小结
第六章 一种改进的聚类混合算法
节 问题的提出
第二节 基于代表点的时间序列聚类(CURE)
一、CURE算法主要思想
二、CURE算法的主要模块
第三节 一种改进的聚类混合算法——CURBSC
一、减聚类概述
二、CURBSC算法流程
三、CuRBSC算法聚类实验与分析
第四节 本章小结
第七章 价格长时间序列聚类实分析
节 价格长时间序列的预处理
一、数据的获取
二、数据的预处理
第二节 价格长时间序列的重新描述
一、全序列特征抽取
二、全序列特征归一化
第三节 价格长时间序列的聚类实验及结果分析
一、聚类过程
二、实验结果分析与结论
第四节 本章小结
第八章 结论
附录
参考文献
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