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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘簡單而言就是從大量數(shù)據(jù)中提取知識的過程。其中針對時間數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫等等面向特殊應用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的挖掘研究成為數(shù)據(jù)挖掘領域新的焦點問題。而在這其中時間序列數(shù)據(jù)挖掘是面向特殊應用數(shù)據(jù)挖掘領域中比較復雜的一個分支,主要研究從大量時間序列歷史數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息的方法和相關技術。 在時間序列數(shù)據(jù)挖掘中有一類挖掘是把時間序列數(shù)據(jù)中相似規(guī)律發(fā)掘出來,這類挖掘就是相似模式的挖掘。這類挖掘有很廣泛的應用空間、很大的研究
2、價值。 本文研究工作主要包括以下幾方面:第一,小波變換用于時間序列數(shù)據(jù)約簡。針對小波變換進行了深入研究后,利用Haar小波對時間序列數(shù)據(jù)進行約簡。具體采用的方法是將原始數(shù)據(jù)沿尺度遞減的方向依次與低通濾波器和高通濾波器進行卷積運算,經(jīng)隔點抽樣將數(shù)據(jù)逐級分為低頻部分和高頻部分,忽略高頻部分,用最后得到的低頻部分粗略代替原始數(shù)據(jù)。并對經(jīng)Haar小波約簡前后的數(shù)據(jù)進行了比較分析。 第二,對時間序列相似模式挖掘進行了研究。本文從相
3、似度量、存儲結(jié)構(gòu)和查找的完備性三個方面對時間序列相似模式挖掘問題進行了研究。本文在相似度量方法上主要研究改進的歐幾里德距離公式,另外在子序列匹配中采用了滑動窗口技術,在存儲結(jié)構(gòu)上采用了最小邊界矩形(MBR)的存儲思想。本文的相似性搜索問題在指定查詢序列搜索、匹配序列對搜索和最近鄰搜索三種情況下都得到了實現(xiàn)。 第三,對氣象數(shù)據(jù)進行預測。本文所采用的預測原理是根據(jù)相似搜索得到的相似模式進行預測,是時間序列數(shù)據(jù)相似性搜索的一個應用。本
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