10.3969/j.issn.1001-6600.2006.04.005
检测时间序列数据中的例外模式
提出一种从时间序列数据中辨识例外模式的系统化方法,包括4个步骤:1)将时间序列数据分割为一系列子序列;2)将这些子序列映射到某个特征空间;3)在此特征空间中,用聚类算法将分割得到的子序列聚类为不同的模式;4)定义例外支持的概念,并计算每个模式的例外支持,如果某个模式的例外支持小于1,则该模式是一个例外模式.实验表明该方法能够有效地监测出时间序列中的例外模式.
知识获取、时间序列、数据挖掘、例外
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TN911.23
国家高技术研究发展计划863计划2003AA412020
2006-11-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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