【摘 要】
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在模式挖掘应用于工业生产辅助决策过程中,为降低时序数据复杂度,提高数据预处理效率,以时序数据模型（SC模型）为基础,结合业务管理流程及工作特点,设计时序案例样本结构（SCSM结
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金面上项目“基于多核学习的特高水期综合调整措施效果预测2015.7-2018.7”（编号：F2015020）, 省教育科研规划重点课题（编号：GJB1215013）资助.
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在模式挖掘应用于工业生产辅助决策过程中,为降低时序数据复杂度,提高数据预处理效率,以时序数据模型（SC模型）为基础,结合业务管理流程及工作特点,设计时序案例样本结构（SCSM结构）;采用SCSM结构,引入MAS技术,从Agent单体结构、基于时序数据体的MAS框架,管理策略等方面深入研究,借鉴Center-Round中控管理模式,完成基于MAS的时序数据集成管理模型（DM-MAS模型）设计。以此解决时序数据运算量大,数据转化处理效率低及数据可直用性差等问题,达到提高系统鲁棒性和数据精细化处理程度的目的。最
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