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摘要:
针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集,最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.提出了基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则的并行挖掘算法,并通过实验验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则挖掘
来源期刊 大连理工大学学报 学科 工学
关键词 数据挖掘 时间序列 模糊关联规则 并行
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 806-810
页数 分类号 TP311.134.1
字数 3392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 谢福鼎 辽宁师范大学计算机信息与技术学院 54 419 12.0 17.0
2 吕志军 大连理工大学管理学院 8 76 4.0 8.0
3 王照飞 辽宁师范大学计算机信息与技术学院 4 26 2.0 4.0
4 桑雪 大连理工大学计算机科学与技术学院 1 17 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
时间序列
模糊关联规则
并行
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
大连理工大学学报
双月刊
1000-8608
21-1117/N
大16开
大连市理工大学出版社内
8-82
1950
chi
出版文献量(篇)
3166
总下载数(次)
3
总被引数(次)
39997
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
论文1v1指导