時態(tài)數(shù)據(jù)周期挖掘理論與算法的研究.pdf

1、周期模式主要是研究時序數(shù)據(jù)庫中的循環(huán)特性，是時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的研究方向。周期模式的挖掘具有廣泛的應(yīng)用前景，如：氣候、每天的交通模式、股票交易的波動、網(wǎng)站的訪問量。 本文第一章闡述了時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的研究背景以及有關(guān)的技術(shù)，分析了其研究現(xiàn)狀，探討了在周期挖掘的研究內(nèi)容和方法，總結(jié)了該領(lǐng)域已取得的成果，重點研究了周期挖掘的方法，由此引出本文所要研究的內(nèi)容. 第二章擴展了基本的時間概念及性質(zhì)，進一步提出來多粒度時間格式等的數(shù)

2、學(xué)定義，并研究它們的相關(guān)性質(zhì)。以此為基礎(chǔ)引出了一個多粒度時間部分周期模型，對模型的性質(zhì)進行了詳細(xì)討論。為下一步的挖掘算法提供了理論基礎(chǔ)。 第三章我們研究了兩個挖掘部分周期的算法，第一個算法CA提出了先父后子和利用閥值的裁剪方法，第二個算法提出逆向計算模式有效性方法。數(shù)值實驗表明了這兩種算法的效率高于已有的算法。 第四章研究了對于數(shù)值型數(shù)據(jù)用屬性聚類的方法對數(shù)據(jù)進行符號化，然后針對有噪音出現(xiàn)和部分周期性的特點提出了一個非同