【摘 要】
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数据挖掘(Data Mining,DM)和数据库中知识发现(Knowledge Discoveryin Database,KDD)是当今人工智能和数据库等研究领域中活跃的具有广阔应用前景的研究方向.它涉及到人工智
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数据挖掘(Data Mining,DM)和数据库中知识发现(Knowledge Discoveryin Database,KDD)是当今人工智能和数据库等研究领域中活跃的具有广阔应用前景的研究方向.它涉及到人工智能、统计学、机器学习、数据库等多个领域.时间序列数据挖掘是数据挖掘研究中的重要方向之一,它的研究包括时间序列相似搜索、聚类、分类、关联分析、事件检测、离群值发现、预测等.时间序列是复杂类型的数据.它往往具有高维性、含有噪声、以及存在诸如平移、幅度伸缩、时间轴上的伸缩和线性漂移等多种变形.这些是时间序列数据挖掘工作的困难因素.该文讨论基于小波分析的时间序列数据挖掘的有关问题,特别地详细研究了时间序列相似度量和相似搜索算法.主要从三方面开展了研究工作.第一方面,利用小波独有的多分辨分析能力,提取序列的特征,并用这些特征表示时间序列,然后在特征上进行相似搜索.第二方面,利用小波变换的模极大值从时间序列中检测异常事件.第三方面,可视化技术可加强数据挖掘的过程,小波分析和可视化技术的结合,可以有效支持时间序列数据挖掘的整个过程.
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