论文摘要
采用当前算法挖掘时间序列数据时,不能有效的降低噪声对时间序列数据挖掘过程造成的影响,不能通过提高集群规模缩短数据处理时间,存在加速比低和可扩展性差的问题。将多目标决策理论应用到时间序列数据挖掘中,提出基于多目标决策的时间序列数据挖掘算法,挖掘时间序列之间对时间序列进行预处理,消除时间序列中存在的噪声,提取时间序列中存在区域极值点,对提取得到的区域极值点做等长处理,获得由极值点构成的序列。通过多目标决策方法利用获取的极值点构建决策矩阵,对比决策对象之间存在的差值,采用偏好函数将差值转变为对应的偏好度,对偏好度进行排序,根据排序结果对时间序列数据做聚类处理,实现时间序列的数据挖掘。仿真结果表明,所提算法的加速比高、可扩展性好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何保荣
关键词: 多目标决策,时间序列,数据挖掘
来源: 计算机仿真 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 河南牧业经济学院软件学院
分类号: TP311.13;O225
页码: 243-246
总页数: 4
文件大小: 561K
下载量: 180
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