索引和查询是数据挖掘中各项任务的基础和关键问题。本文对时间序列挖掘中的索引和查询技术进行了研究,比较系统地研究了时间序列的查询方式、表示与索引和相似性度量等问题;提出了计算几何应用到时间序列挖掘的方法,实现了时间序列全序列匹配查询、模式查询、反向查询和异常检测,查询效率和准确性都有了比较大的提高。主要研究成果如下:1.时间序列查询方式利用计算几何中邻近问题的原理和方法,根据时间序列的构成要素,对时间序列的查询方式进行了系统地分类。按查询对象将时间序列查询分为点查询、模式查询和序列查询;按查询方式将时间序列查询分为范围查询、邻近查询和点对查询,拓宽了时间序列查询的方式,为序列挖掘提供了更加有力的工具。2.时间序列表示与索引在基于重要点分段的基础上,主要研究了时间序列的KL表示方法。利用Voronoi图对数据进行组织和管理,为时间序列查询提供了一种新的索引方法。同时,针对时间序列原始数据的反向查询,提出了一种新的时间序列索引方法—IC-索引。3.时间序列相似性查询系统地研究了时间序列各种查询方式的实现算法。提出了KL相似性度量,实现了全序列匹配查询;利用计算几何方法,实现了线性模式的邻近查询、最近模式对查询和最远模式对查询,算法在时间上都是最优的;提出了一种新的时间序列反向查询方法,查询效率和准确性都有比较大的提高。4.时间序列异常检测利用Voronoi图的基本原理,提出了一种基于密度的异常检测方法VOD,并应用到时间序列的线性模式异常检测,将现有算法的复杂性从O(n2)降低到O(nlogn),检测效率和性能都有了很大的提高。