【摘 要】
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时间序列数据挖掘(TSDM)是一个新兴的研究领域.该论文研究时间序列数据库相似查询、模式发现、分割以及时间序列预测等问题.具体包括:1)提出了一种基于多项式回归分析的相似
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时间序列数据挖掘(TSDM)是一个新兴的研究领域.该论文研究时间序列数据库相似查询、模式发现、分割以及时间序列预测等问题.具体包括:1)提出了一种基于多项式回归分析的相似性度量和时间序列相似模式抽取的系统化方法.2)提出了一种基于PPR的时间序列数据库相似查询的系统化方法.PPR是一类正交变换.3)提出了两类时间序列分割算法:一类是批处理算法,称之为稳健最优分割算法(ROS).另一类是在线时间序列分割算法.4)提出了一种时间序列例外模式挖掘算法.该方法先应用重构嵌入空间技术将时间序列变换到嵌入空间.然后为了数据压缩用PPR将嵌入空间变换到特征空间,并用聚类算法聚类特征空间的点为若干类.最后根据例外模式的定义从这些类中辨识出例外模式.5)提出了一种新颖的具有有限脉冲响应(FIR)突触的积单元神经网络(PUNN)结构,并用于预测混沌时间序列.
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