時間序列數(shù)據(jù)流復(fù)雜模式挖掘研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、信息及通信技術(shù)的快速發(fā)展使得人類社會生活的各個領(lǐng)域都可以通過數(shù)字化技術(shù)描述為不同模式結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)產(chǎn)生的規(guī)模得到了爆發(fā)式的增長,各種類型和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的生成、收集和傳播的速度達到了實時的水平。如何有效的存儲和分析這些具有動態(tài)性、非線性、高維性、復(fù)雜性、冗余性等多種特征的時間序列數(shù)據(jù)流,探尋其中的演化規(guī)律,在紛繁復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)流中獲取解決復(fù)雜問題的知識已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)時代迫切需要解決的問題。
  本文圍繞著時間序列數(shù)據(jù)流挖掘的熱

2、點和難點問題,在不同分辨率和不同粒度下對時間序列數(shù)據(jù)流的相關(guān)模式進行了分析。針對時間序列數(shù)據(jù)流的特點,設(shè)計了在線小波變換方法、趨勢符號表示方法,以及多粒度時變分形維數(shù)的計算方法,并在此基礎(chǔ)上,研究了時間序列數(shù)據(jù)流的多分辨率分段技術(shù)、多分辨率頻繁模式挖掘技術(shù),以及結(jié)合金融時間序列數(shù)據(jù)流的相關(guān)特點,綜合利用多分辨率和多粒度的思想,研究了金融時間序列數(shù)據(jù)流的復(fù)雜聚類模式挖掘技術(shù)。
  論文的主要工作如下:
  1.為了對時間序列數(shù)

3、據(jù)流進行多分辨率分解,設(shè)計了在線離散二進小波分解技術(shù),解決了不同小波函數(shù)產(chǎn)生的邊界延拓問題,消除了邊界延拓產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列兩端的模式扭曲的現(xiàn)象。
  2.研究了時間序列數(shù)據(jù)流的多分辨率分段方法,可以同時對不同分辨率下的時間序列數(shù)據(jù)流進行分段,構(gòu)建基于分辨率的分段層次結(jié)構(gòu),并可以依據(jù)時間序列數(shù)據(jù)流的分布變化實時更新分段模式。
  3.研究了線性趨勢的多分辨率符號表示方法,能夠有效的表征時間序列數(shù)據(jù)流的趨勢信息,直觀的表示時間序列

4、數(shù)據(jù)流的變化規(guī)律。
  4.研究了多分辨率趨勢頻繁模式的相關(guān)概念及技術(shù),可以對具有相同的趨勢組合,以及相似的趨勢長度比例的模式進行提煉,挖掘時間序列數(shù)據(jù)流中頻繁出現(xiàn)的趨勢模式。
  5.研究了基于小波變換融合延拓技術(shù)的時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)計算方法,能夠有效的挖掘時間序列數(shù)據(jù)流分布信息變化的重要特征,有助于全面準(zhǔn)確的分析和挖掘時間序列數(shù)據(jù)流中的隱含知識和規(guī)律,從不同的角度研究了時間序列數(shù)據(jù)流的演化規(guī)律。
  

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