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复杂系统数据挖掘的多尺度混合算法
复杂系统数据挖掘的多尺度混合算法
作者:
康卓
康立山
李艳
黄竞伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
演化计算
复杂系统
时间序列预测
多尺度动态预测系统
摘要:
任何复杂系统都要受到某些基本规律的约束,包括宏观、中观与微观的多层次规律的约束.怎样从一个系统的这些偶然现象(观测数据)中找出它的必然规律,是知识发现(KDD)与数据挖掘(DM)的首要任务,也是研究目标.建立了一个基于演化计算与自然分形相结合的多尺度的动态预测系统.它以微分方程描述系统的宏观行为,以自然分形刻画系统的微观行为.同时,以股票市场数据(君安证券股票数据)和科学观测数据(武汉汛期雨量数据)为例,进行了分析与预测模拟.数值实验表明,该系统的描述(拟合)性能优越,即使是对起伏波动很大的时间序列,也能拟合得很好,预测效果也较好.
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文献信息
篇名
复杂系统数据挖掘的多尺度混合算法
来源期刊
软件学报
学科
工学
关键词
演化计算
复杂系统
时间序列预测
多尺度动态预测系统
年,卷(期)
2003,(7)
所属期刊栏目
模式识别与人工智能
研究方向
页码范围
1229-1237
页数
9页
分类号
TP18
字数
6194字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李艳
武汉大学计算中心
576
4037
25.0
39.0
2
康立山
武汉大学软件工程国家重点实验室
127
2409
27.0
44.0
3
黄竞伟
武汉大学计算机学院
18
221
9.0
14.0
4
康卓
武汉大学计算中心
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2013(15)
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演化计算
复杂系统
时间序列预测
多尺度动态预测系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
主办单位:
中国科学院软件研究所
中国计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-9825
CN:
11-2560/TP
开本:
16开
出版地:
北京8718信箱
邮发代号:
82-367
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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