本文關(guān)鍵詞：時間序列數(shù)據(jù)流復(fù)雜模式挖掘研究

  更多相關(guān)文章： 時間序列數(shù)據(jù)流 小波變換 分形 分段 頻繁模式 聚類 多分辨率 多粒度

【摘要】：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(dá)到了實(shí)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)流挖掘的熱點(diǎn)和難點(diǎn)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(jìn)行了分析。針對時間序列數(shù)據(jù)流的特點(diǎn),設(shè)計(jì)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(jì)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(diǎn),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)據(jù)流進(jìn)行多分辨率分解,設(shè)計(jì)了在線離散二進(jìn)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(jìn)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(shí)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(jìn)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(jì)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。6.將時間序列數(shù)據(jù)流挖掘的多分辨率分段和多粒度分形維數(shù)等相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到金融時間序列數(shù)據(jù)流的聚類模式分析中,設(shè)計(jì)了實(shí)時的金融時間序列數(shù)據(jù)流聚類挖掘方法,可以挖掘金融時間序列數(shù)據(jù)流在不同分辨率和粒度下的演化規(guī)律。
【關(guān)鍵詞】：時間序列數(shù)據(jù)流 小波變換 分形 分段 頻繁模式 聚類 多分辨率 多粒度
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61;TP311.13
【目錄】：

• 致謝9-10
• 摘要10-12
• ABSTRACT12-20
• 第一章 緒論20-36
• 1.1 研究背景及意義20-21
• 1.2 時間序列數(shù)據(jù)流模式挖掘研究現(xiàn)狀21-32
• 1.2.1 時間序列數(shù)據(jù)流的表示和維數(shù)約減研究現(xiàn)狀21-24
• 1.2.2 時間序列數(shù)據(jù)流分析中的相似度計(jì)算的研究現(xiàn)狀24-26
• 1.2.3 時間序列數(shù)據(jù)流的分形特征的研究現(xiàn)狀26-27
• 1.2.4 時間序列數(shù)據(jù)流的模式挖掘研究現(xiàn)狀27-32
• 1.3 本文工作32-36
• 1.3.1 本文的主要研究內(nèi)容32-34
• 1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)34-36
• 第二章 數(shù)據(jù)流挖掘的基本概念及相關(guān)技術(shù)概述36-51
• 2.1 數(shù)據(jù)流模型及其特點(diǎn)36-38
• 2.1.1 數(shù)據(jù)流模型36-37
• 2.1.2 數(shù)據(jù)流特點(diǎn)37-38
• 2.2 數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)38-49
• 2.2.1 窗口技術(shù)39-41
• 2.2.2 動態(tài)抽樣技術(shù)41-44
• 2.2.3 概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)44-49
• 2.3 數(shù)據(jù)流實(shí)時分析方法49-50
• 2.4 本章小結(jié)50-51
• 第三章 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率動態(tài)分段表示方法51-68
• 3.1 時間序列數(shù)據(jù)流分段概述51-52
• 3.2 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率動態(tài)分段的基本概念及計(jì)算方法52-61
• 3.2.1 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率動態(tài)分段的基本概念及相關(guān)技術(shù)52-56
• 3.2.2 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率動態(tài)分段的計(jì)算方法56-61
• 3.3 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率動態(tài)分段的相關(guān)實(shí)驗(yàn)及分析61-67
• 3.3.1 在線離散二進(jìn)小波變換分析61-62
• 3.3.2 EFSW分段算法性能分析62-65
• 3.3.3 多分辨率分段算法分析65-67
• 3.4 本章小結(jié)67-68
• 第四章 時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)計(jì)算方法68-93
• 4.1 分形維數(shù)及其計(jì)算方法概述68-71
• 4.1.1 分形維數(shù)的定義68-69
• 4.1.2 分形維數(shù)的計(jì)算方法69-71
• 4.2 時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)的基本概念和計(jì)算方法71-80
• 4.2.1 時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)的相關(guān)概念72-73
• 4.2.2 時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)的計(jì)算方法73-80
• 4.3 時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)計(jì)算的相關(guān)算法及實(shí)驗(yàn)分析80-92
• 4.3.1 時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)計(jì)算的相關(guān)算法80-83
• 4.3.2 時間序列數(shù)據(jù)流多粒度時變分形維數(shù)計(jì)算實(shí)驗(yàn)分析83-92
• 4.4 本章小結(jié)92-93
• 第五章 時間序列數(shù)據(jù)流頻繁模式挖掘方法93-115
• 5.1 時間序列數(shù)據(jù)流頻繁模式挖掘概述93-95
• 5.2 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率趨勢符號表示方法95-102
• 5.2.1 多分辨率趨勢符號表示的相關(guān)概念及意義95-100
• 5.2.2 多分辨率趨勢符號表示的計(jì)算方法100-102
• 5.3 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率頻繁趨勢模式挖掘方法102-110
• 5.3.1 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率頻繁趨勢模式的特征及概念102-107
• 5.3.2 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率頻繁趨勢模式挖掘算法107-110
• 5.4 時間序列數(shù)據(jù)流多分辨率頻繁趨勢模式挖掘的相關(guān)實(shí)驗(yàn)及分析110-114
• 5.4.1 已知植入頻繁模式的挖掘110-112
• 5.4.2 性能分析112-114
• 5.5 本章小結(jié)114-115
• 第六章 金融時間序列數(shù)據(jù)流復(fù)雜模式分析研究115-132
• 6.1 金融時間序列數(shù)據(jù)流復(fù)雜模式分析概述115-116
• 6.2 金融時間序列數(shù)據(jù)流復(fù)雜聚類模式挖掘方法116-122
• 6.2.1 金融時間序列數(shù)據(jù)流相似度計(jì)算方法117-120
• 6.2.2 金融時間序列數(shù)據(jù)流聚類模式挖掘算法120-122
• 6.3 金融時間序列數(shù)據(jù)流聚類模式挖掘相關(guān)實(shí)驗(yàn)122-129
• 6.3.1 多粒度時變分形維數(shù)計(jì)算122-124
• 6.3.2 基于多粒度時變分形維數(shù)相似度的聚類分析124-126
• 6.3.3 基于不同分辨率的聚類模式演化分析126-129
• 6.4 金融時間序列數(shù)據(jù)流復(fù)雜模式挖掘體系結(jié)構(gòu)129-131
• 6.5 本章小結(jié)131-132
• 第七章 總結(jié)與展望132-135
• 7.1 論文工作的總結(jié)132-134
• 7.2 展望134-135
• 參考文獻(xiàn)135-150
• 攻讀博士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況150-151

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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4 李有生;一種改進(jìn)的數(shù)據(jù)流處理算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2010年

5 周馳;數(shù)據(jù)流上概念漂移的檢測和分類[D];鄭州大學(xué);2010年

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8 羅秀;數(shù)據(jù)流在線分類算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2009年

9 富春巖;小波方法在數(shù)據(jù)流中的應(yīng)用與研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2007年

10 呂曉;一種改進(jìn)的數(shù)據(jù)流突變檢測算法的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

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本文編號：966463