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摘要:
周期是时间序列的重要特征之一,用于精确描述时间序列并预测其发展趋势.在现有周期模式挖掘算法中,周期长度由用户事先定义,忽略了噪声的存在.在ERP度量和时间弯曲算法的基础上,提出一种新的周期长度检测方法.该方法可以在时间轴上实现弯曲,包括延伸和平移.它受噪声干扰的影响较小,实验结果表明其性能优于原有周期检测算法.
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文献信息
篇名 时间序列周期模式挖掘的周期检测方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 时间序列 数据挖掘 周期检测 动态时间弯曲
年,卷(期) 2009,(22) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 32-34,37
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 3418字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.22.011
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 高学东 北京科技大学经济管理学院 143 1129 18.0 24.0
2 武森 北京科技大学经济管理学院 64 658 14.0 23.0
3 王阅 北京科技大学经济管理学院 5 88 3.0 5.0
4 陈敏 北京科技大学经济管理学院 10 88 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列
数据挖掘
周期检测
动态时间弯曲
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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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