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摘要:
本文以地电前兆观测数据流为研究对象,提出了一种新颖的基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘模型.该模型的主要特点是使用一种新颖的位置索引方法,通过一遍扫描创建描述一个序列的所有元素的绝对位置的多元索引后继树,使用索引匹配方法以模式增长的方式生成频繁模式.理论分析与实验表明,该方法简单、高效,具有很好的实用价值.同时,通过对大量持续的地电前兆观测数据流进行分析处理,挖掘隐藏在其中的反映地电参数正常变化规律及趋势的频繁模式,为发现地电前兆异常识别提供依据,从而辅助进行地震预报.
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文献信息
篇名 基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 多元索引后继树 地电前兆 时间序列数据流 频繁模式
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 133-137
页数 分类号 TP18
字数 4412字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.06.026
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 吴绍春 上海大学计算机工程与科学学院 32 238 9.0 13.0
2 唐雁 上海大学计算机工程与科学学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多元索引后继树
地电前兆
时间序列数据流
频繁模式
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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