多維時間序列數(shù)據(jù)挖掘技術研究.pdf

1、近年來，隨著多維時間序列數(shù)據(jù)在多媒體、生物醫(yī)學以及金融等領域的廣泛應用，多維時間序列數(shù)據(jù)挖掘技術也越來越受關注。然而，多維時間序列的高維性大大增加了數(shù)據(jù)挖掘的難度，使得傳統(tǒng)面向一維時間序列的挖掘算法很難直接應用到多維時間序列數(shù)據(jù)上來。因此，如何處理多維時間序列這種數(shù)據(jù)形式就成為當前亟待解決的問題。
　　 論文深入地研究了一維時間序列數(shù)據(jù)挖掘技術，并對多維時間序列數(shù)據(jù)的特點進行了詳細的分析。在此基礎上，對多維時間序列數(shù)據(jù)挖掘技術進

2、行了初步探索。主要工作包括以下幾個方面：對一維時間序列模式表示技術進行深入分析，在重要點分段表示的思想基礎上提出一種基于高維空間中角度變化的多維時間序列模式表示方法；提出了一種基于流形學習的多維時間序列特征轉(zhuǎn)換方法，在序列從高維空間映射到低維空間的過程中，該方法最大可能地保持多維時間序列的結(jié)構(gòu)信息，從而使得后續(xù)的挖掘任務取得更加準確、有效的結(jié)果；針對傳統(tǒng)相似性度量方法在多維時間序列挖掘領域中存在的缺陷，論文從能量的角度出發(fā)，提出了一種基