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研究时态数据库中多粒度时间下的近似周期的挖掘问题。在多粒度时间、多粒度时问格式的基础上引入多粒度时间间隔的定义以及相关性质，构造多粒度近似周期模型，提出一个基于SOM聚类的多粒度近似周期的挖掘算法。利用高频股票数据580000宝钢JBT1进行实验，证明了该算法的有效性。
多粒度时间下的近似周期挖掘研究
【摘 要】
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研究时态数据库中多粒度时间下的近似周期的挖掘问题。在多粒度时间、多粒度时问格式的基础上引入多粒度时间间隔的定义以及相关性质，构造多粒度近似周期模型，提出一个基于SOM
【机 构】
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湖南第一师范学院信息科学与工程系,浙江工业大学经贸管理学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年3期
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目（09JJ6093）,湖南省教育厅重点课题基金资助项目（2008（288））,湖南省教育厅科技处基金资助项目（08C017）,湖南第一师范学院校级课题基金资助项目（XYS08N03）
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