時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘相似性度量和周期模式挖掘研究-免費(fèi)文檔

1、本文檔下載自文檔下載網(wǎng)，內(nèi)容可能不完整，您可以點(diǎn)擊以下網(wǎng)址繼續(xù)閱讀或下載：docbd887d106170ec3f56a8bc78時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘相似性度量和周期模式挖掘研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘相似性度量和周期模式挖掘研究時(shí)間序列天津大學(xué)博士學(xué)位論文時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘相似性度量和周期模式挖掘研究姓名：董曉莉申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：王正歐中文摘要隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘受到越來(lái)越多的關(guān)注。時(shí)序數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中廣泛存

2、在，如金融市場(chǎng)、工業(yè)過(guò)程、科學(xué)試驗(yàn)、醫(yī)療、氣象、水文、生物信息等，而且存儲(chǔ)規(guī)模呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。因此對(duì)時(shí)問(wèn)序列數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題進(jìn)行深入研究是非常必要和富有挑戰(zhàn)性的。目前的時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)尚處于起步階段，挖掘算法有待擴(kuò)充和完善。ＡＢＳＴＲＡＣＴＤａｔａＭｉｌｌｉＩｌｇｈａｓａｔ仃ａｃｔｅｄｍｕｃｈａｔｔｅｎｔｉｏｎｗｉｔｈｔ１１ｅｄｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｒｅａｉｎｆｏ咖ａｔｉｏｎｌｏｔｏｆｆｉｅｌｄｓ，ｔｅｃｔｍ０１０９ｙＴｉｍｅｓｅｒ

3、ｉｅｓｄａ＿ｔａｓｕｃｈａｓｆｉｎａｎｃｉａｌｏｆｔｉｍｅｋｉｎｄｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｔｄａｔａｅ）【ｉｓｔｉｎｇｉＩｌａｍ砌【ｅｔ，ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｒｏｃｅｓｓ，ｓｃｉｅｎｃｅｅＸｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｅｔｃ，ａｎｄｔｌｌｅｔｏｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｑｕａｎｔ時(shí)ｓｅｒｉｅｓ№ｈａｓｅｘｐｌｏｓｉｖｅｌｙｉｎｃｒｅａｓＳｏｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙａｒｅｓｕ切ｅｃｔｏｆｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａｍｉｎｉｎｇＮｏｗａｄａｙｓ，ｔ

4、ｉｍｅｓｅｒｉｅｓｍｉＩｌｉｎｇｔｅｃｌｌｌｌｏｌｏｇｙｉｓｓｔｉＵｉｎｉｔｓｉｎｆａｎｃｙａｎｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｌｌＩｎｓｅｘｐｅｃｔｅｄｔｏｂｅｅＸｔｅｎｄｅｄａＩｌｄｔｏｂｅｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄＡｆｔｅｒｍａｊｏｒｉｓｓｕｅｓｉｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａ“ｎｉｎｇｓｕｒｖｅｙｅｄ，ｓｏｍｅａｌｇｏｒｉｔｈ【ＩｌｓｏｎａｒｅｓｕｌｎｍａｒｉｚｅｄａｎｄａｐｐｒａｉｓｅｄｉｎｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＴｈｅｎｍｅｐｒ