時間序列挖掘相關(guān)算法研究及應(yīng)用.pdf

1、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文時間序列挖掘相關(guān)算法研究及應(yīng)用姓名：杜奕申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：盧德唐20070501時問序列挖掘相關(guān)算法研究及應(yīng)用用于時態(tài)頻繁模式的挖掘。改進后的算法構(gòu)造了一種用于存儲頻繁模式時態(tài)屬性的雙樹結(jié)構(gòu)。利用這種雙樹結(jié)構(gòu)，兩次掃描數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)時態(tài)頻繁項目的有效挖掘。實驗結(jié)果表明該算法是有效的和可擴展的。5針對目前石油工業(yè)領(lǐng)域中各類數(shù)據(jù)序列的特點和實際的應(yīng)用需求，給出時間序列挖掘算法在測井和錄井

2、數(shù)據(jù)序列中的應(yīng)用樣例。實驗結(jié)果顯示：①數(shù)據(jù)序列在線劃分算法實現(xiàn)了測井曲線的快速粗劃分和分段信息的快速查詢；②數(shù)據(jù)序列線性分段擬合方法能夠有效捕獲色譜和測井?dāng)?shù)據(jù)序列中的尖峰予序列，準(zhǔn)確定位序列中的變化轉(zhuǎn)折點，忽略變化細微的數(shù)據(jù)點，在保持序列形態(tài)不變的同時極大地降低了數(shù)據(jù)存儲量。全文共分為七個章節(jié)，第一章對時間序列挖掘進行了綜述，包括其應(yīng)用背景、國內(nèi)外研究進展等；第二章至第五章從四個方面展開了算法研究探討：時間序列的線性擬合、時間序列的在線