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一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略
引用本文:马志锋,邢汉承,郑晓妹. 一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略[J]. 系统工程理论与实践, 2001, 21(12): 22-29. DOI: 10.12011/1000-6788(2001)12-22
作者姓名:马志锋  邢汉承  郑晓妹
作者单位:(1)深圳中兴通讯股份有限公司上海第二研究所;(2)东南大学计算机科学与工程系;(3) 南京航空航天大学计算机科学与工程系
摘    要:阐述了基于 Rough集的时间序列数据的挖掘策略 ,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题 .实践证明 ,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具 ,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的 .文章强调了时间序列数据中的多方面信息 ,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息.

关 键 词:数据挖掘  Rough集  时间序列数据   
文章编号:1000-6788(2001)12-0022-08
修稿时间:2000-04-14

Time Series Data Mining Strategy Based on Rough Set
MA Zhi-feng ,XING Han-cheng ,ZHENG Xiao-mei. Time Series Data Mining Strategy Based on Rough Set[J]. Systems Engineering —Theory & Practice, 2001, 21(12): 22-29. DOI: 10.12011/1000-6788(2001)12-22
Authors:MA Zhi-feng   XING Han-cheng   ZHENG Xiao-mei
Affiliation:(1)Shanghi No.2 Research Institute, ZTE Corporation;(2)Southeast University;(3) Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Abstract:This paper proposes time series data mining strategy based on a rough set. It mainly discusses the acquisition of time-dependent and time-independent information from time series data. Practice proves that rough set theory, as an effective tool to deal with vagueness and uncertainty, is also effective to the time series data mining. Different information, such as information from original data, variation and variant ratio of data, is emphasized in the mining process of time series data.
Keywords:data mining  rough sets  time series data
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