時(shí)間序列數(shù)據(jù)流復(fù)雜模式挖掘研究.pdf

1、信息及通信技術(shù)的快速發(fā)展使得人類社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域都可以通過(guò)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(zhǎng)，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(shí)的水平。如何有效的存儲(chǔ)和分析這些具有動(dòng)態(tài)性、非線性、高維性、復(fù)雜性、冗余性等多種特征的時(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)流中獲取解決復(fù)雜問(wèn)題的知識(shí)已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)時(shí)代迫切需要解決的問(wèn)題。
　　本文圍繞著時(shí)間序列數(shù)據(jù)流挖掘的熱

2、點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題，在不同分辨率和不同粒度下對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)流的相關(guān)模式進(jìn)行了分析。針對(duì)時(shí)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(shì)符號(hào)表示方法，以及多粒度時(shí)變分形維數(shù)的計(jì)算方法，并在此基礎(chǔ)上，研究了時(shí)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(shí)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(shí)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(duì)時(shí)間序列數(shù)

3、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(wèn)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(shí)間序列數(shù)據(jù)流的多分辨率分段方法，可以同時(shí)對(duì)不同分辨率下的時(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)流的分布變化實(shí)時(shí)更新分段模式。
　　3.研究了線性趨勢(shì)的多分辨率符號(hào)表示方法，能夠有效的表征時(shí)間序列數(shù)據(jù)流的趨勢(shì)信息，直觀的表示時(shí)間序列

4、數(shù)據(jù)流的變化規(guī)律。
　　4.研究了多分辨率趨勢(shì)頻繁模式的相關(guān)概念及技術(shù)，可以對(duì)具有相同的趨勢(shì)組合，以及相似的趨勢(shì)長(zhǎng)度比例的模式進(jìn)行提煉，挖掘時(shí)間序列數(shù)據(jù)流中頻繁出現(xiàn)的趨勢(shì)模式。
　　5.研究了基于小波變換融合延拓技術(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)流多粒度時(shí)變分形維數(shù)計(jì)算方法，能夠有效的挖掘時(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)流中的隱含知識(shí)和規(guī)律，從不同的角度研究了時(shí)間序列數(shù)據(jù)流的演化規(guī)律。