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基于互关联后继树的时序模式挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
时间序列是现实生活中常见的数据形式之一.在时间序列中发现频繁模式是分析时间序列变化规律的一项重要任务本文提出一种基于互关联后继树模型的时间序列频繁模式发现方法.该方法依据序列重要点进行分段,引人相对斜率值并结合领域知识将序列符号化,在此基础上提出一种互关联后继树的新型挖掘算法,实现了时序频繁模式的发现理论与实验表明,该方法简单、直观、高效,具有实用价值. 相似文献
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关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题。一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的。然而,在现实世界领域,数据具有自己的特征,因此关联随着时间发生巨大的改变。现有的数据挖掘算法没有考虑关联的改变,这导致了严重的性能下降,特别是挖掘出的关联规则被用来分类和预测。尽管关联改变的挖掘是一个重要的问题,因为需要基于过去的历史数据来预测未来,现有的数据挖掘算法不符合这样的工作。文中引入模糊数据挖掘算法来发现基于时间的关联规则的改变。基于挖掘出的模糊规则,能预测关联规则在未来如何改变。实验表明了算法的有效性。 相似文献
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关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题。一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的。然而,在现实世界领域,数据具有自己的特征,因此关联随着时间发生巨大的改变。现有的数据挖掘算法没有考虑关联的改变,这导致了严重的性能下降,特别是挖掘出的关联规则被用来分类和预测。尽管关联改变的挖掘是一个重要的问题,因为需要基于过去的历史数据来预测未来,现有的数据挖掘算法不符合这样的工作。文中引入模糊数据挖掘算法来发现基于时间的关联规则的改变。基于挖掘出的模糊规则,能预测关联规则在未来如何改变。实验表明了算法的有效性。 相似文献
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入侵检测技术通过实时获取网络攻击报警信息,对网络安全实施检测、分析和动态防御,有效弥补了防火墙的不足。通过有效处理网络报警信息提高入侵检测的检测率、精确度是当前入侵检测技术研究的重要课题之一。提出了一种实时的增量挖掘入侵检测报警关联方法。该方法使报警事件的聚合操作和报警关联分析控制在小规模数据范围内进行,有效克服了一些数据挖掘算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、误报率高和报警信息关联度低问题。实验结果表明,该方法不但可以处理大容量实时网络报警信息,而且在报警信息关联分析和报警事件约减都体现了良好的性能。 相似文献
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基于互关联后继树的多时间序列关联模式挖掘 总被引:3,自引:1,他引:3
时间序列是现实生活中常见的数据形式之一,在时间序列中发现频繁模式是分析时间序列变化规律的一项重要任务.提出基于互关联后继树的多时间序列关联模式挖掘算法.该算法首先用Allen逻辑位置关系来描述序列状态关系,根据这些关系在时间窗口内顺序或并行出现情况,获得一个由这些关系组成的特殊序列.在此基础上提出了一个基于互关联后继树的新型挖掘模型,实现了序列间关联模式的挖掘.与其他方法相比,该算法简单、直观,而且整个挖掘过程不需要生成候选模式,大大提高挖掘效率. 相似文献
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时间序列模糊关联规则的挖掘 总被引:3,自引:0,他引:3
王炳雪 《计算机工程与应用》2004,40(12):177-179
对于许多复杂系统产生的时间序列,研究序列的局部行为和局部关联特征往往比原来的研究系统全局性模型具有明显的优势。为研究时间序列内部或时间序列间局部形态的关联特征,文章借助模糊集来软化时间序列属性论域的划分边界从而研究时间序列局部形态的模糊关联规则、规则可信度和规则的评价方法。实际算例显示了算法的有效性。 相似文献
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基于日历的时序关联规则挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
以日历格作为框架来研究时序关联规则,提出了一个有效的挖掘算法。在用户指定的日历模式下,首先通过一次扫描产生所有的频繁2项集及相应的1*日历模式,在此基础上产生k*日历模式,并利用聚集性质产生候选K项集及相应的日历模式,最后扫描事务数据库产生所有的频繁项集及其日历模式。实验证明,该算法具有较好的性能。 相似文献
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基于小波分析的时间序列数据挖掘模型 总被引:2,自引:0,他引:2
论文提出一个基于小波分析的时间序列挖掘模型TSMiner,它支持时间序列数据挖掘的整个过程。该模型由5部分组成:原始数据的可视化、数据预处理、数据约简,模式发现和结果模式可视化。该模型应用小波实现数据的多层次可视化表示、数据约简和多尺度模式发现。它可以帮助用户观察高维数据,理解中间结果和解释发现的模式。 相似文献
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基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型 总被引:4,自引:0,他引:4
在通信网络运行过程中.每天都会产生大量告警,将数据挖掘中的关联规则发现技术用于分析历史告警数据,可发现告警相关性规则。这些规则可辅助故障定位和告警过滤,以减轻网络管理员的工作强度,提高工作效率。本文分析了通信网络原始告警信息的特点,提出了一个基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型,该模型通遏对原始告警数据进行预处理,不仅有效地解决了网络告警时间不同步问题,使得处理后的告警数据可直接用一般的关联规则挖掘工具发现告警相关规则,还大大地压缩了挖掘结果,提高了规则的准确率。初步的实验表明这种分析模型具有实用价值。 相似文献
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通信网络中的告警相关性研究 总被引:8,自引:0,他引:8
随着通信网络的迅速发展和通信业务的拓展,对通信网络的管理与维护变得越来越困难。告警相关性在通信网络故障维护中起着十分关键的作用。文中介绍了告警相关性的定义,讨论了在告警相关性分析中存在的问题,分析比较了当前告警相关性采用的算法,阐述了采用数据挖掘的新发展方向。 相似文献
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何海江 《计算机工程与应用》2006,42(16):180-183
提出了一个带时延的长时间序列线性相关的挖掘算法Mini-Check。先将时间序列变换为Haar小波系数序列,再利用线性相关系数和欧氏距离系数之间的关系过滤,形成两两序列对的结果集,最后只计算这些序列对之间的Pearson相关系数,来判定序列对是否线性相关。与传统方法相比,算法的效率很高。 相似文献
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多维时间序列上的异常检测,是时态数据分析的重要研究问题之一.近年来,工业互联网中传感器设备采集并积累了大量工业时间序列数据,这些数据具有模式多样、工况多变的特性,给异常检测方法的效率、效果和可靠性均提出更高要求.序列间相互影响、关联,其隐藏的相关性信息可以用于识别、解释异常问题.基于此,提出一种基于序列相关性分析的多维时间序列异常检测方法.首先对多维时间序列进行分段、标准化计算,得到相关性矩阵,提取量化的相关关系;然后建立了时序相关图模型,通过在时序相关图上的相关性强度划分时间序列团,进行时间序列团内、团间以及单维的异常检测.在真实的工业设备传感器数据集上进行了大量实验,实验结果验证了该方法在高维时序数据的异常检测任务上的有效性.通过对比实验,验证了该方法从性能上优于基于统计和基于机器学习模型的基准算法.该研究通过对高维时序数据相关性知识的挖掘,既节约了计算成本,又实现了对复杂模式的异常数据的精准识别. 相似文献