多元时序上状态转移模式的三支漂移检测
多元时序数据上的无监督模式漂移检测是机器学习领域的一个研究热点.然而,对模式及其漂移现象的定义十分灵活,使得该任务的难度较高.受"三分而治"思想启发,文中提出了一种基于FUP-STAP增量挖掘的、针对带通配符区间的状态转移模式的三支漂移检测算法(Three-Way Drift Detection Method for State Transition pAttern with Periodic Wildcard Gaps,3 WDD-STAP),它由状态转移模式(STAP)的增量算法改进而来.在不使用额外参数的情况下,3 WDD-STAP可同时获得频繁的以及发生漂移的STAP.根据增量前后的支持度变化情况,模式漂移被定义为3类:I类漂移表示本来频繁的STAP在增量后变得不频繁,需扫描增量数据集;II类漂移表示本来不频繁的STAP在增量后变得频繁,需扫描原始数据集;Ⅲ类漂移表示STAP在增量后维持了频繁或者不频繁,视为正常,不扫描数据集.在空气质量与石油工程设备监控两个真实数据上的实验结果表明:1)α和β的值越大,两类漂移模式的数量越少,反之亦然;2)I类漂移的STAP在不同数据集上服从不同分布;3)所得STAP模式及其漂移现象均有很强的可读性.
多元时序、漂移监测、三分而治、序列模式发现、增量学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;四川省科技计划项目;成都市重点研发支撑计划;四川旅游学院科研项目;四川旅游学院科研项目
2022-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
144-151
