【摘 要】
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针对在线增量部分周期模式挖掘中计算复杂度过高的问题,提出了一种带移动时间窗的时间序列部分周期模式挖掘算法.在时间序列的数据挖掘过程中,某些应用场合只要求对近期的时
【机 构】
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天津理工大学智能计算及软件新技术重点实验室,天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金资助项目（61170174 61001174）
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针对在线增量部分周期模式挖掘中计算复杂度过高的问题,提出了一种带移动时间窗的时间序列部分周期模式挖掘算法.在时间序列的数据挖掘过程中,某些应用场合只要求对近期的时间序列数据进行挖掘发现部分周期模式,作为时间序列未来行为趋势的预测.因此在挖掘过程中,利用时间窗口,在先前挖掘结果的基础上,对最近的时间序列进行部分周期模式挖掘.文中增量式的在线挖掘算法对指定时间窗口中的数据搜索不多于2次.分别对合成时间序列和交通流时间序列数据进行了实验,数据表明,与不带移动窗的现有算法相比,搜索速度大大加快,该算法对大型时间序
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