利用FSART算法实现对时间序列数据的聚类分析

• 作者: 庄镇泉 李斌 章劲松 谭立湘
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 聚类分析 神经网络 FSART算法
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 333-337
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2001.03.020

摘要

根据对时间序列数据进行聚类分析的需要，提出了一个可以描述矢量间形态相似度的模糊隶属度函数表达式，实验表明该表达式除具有较好的矢量形态表达能力外，对呈球形分布的样本空间也有较好的表达能力.通过对FSART(FuzzySimplified Adaptive Resonance Theory)算法作进一步的改进，提高了它的计算效率，并将新的隶属度函数表达式与改进后的FSART算法相结合，实现了对非平稳时间序列数据的聚类分析，取得了良好的实验结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄镇泉	中国科技大学电子科学与技术系	28	497	13.0	22.0
2	李斌	中国科技大学电子科学与技术系	7	54	4.0	7.0
3	章劲松	中国科技大学电子科学与技术系	1	7	1.0	1.0
4	谭立湘	中国科技大学电子科学与技术系	1	7	1.0	1.0