文献类型：期刊文章

作　　者：李爱国[1] 覃征[2]

机构地区：[1]西安科技大学计算机科学技术系,陕西西安710054 [2]西安交通大学计算机科学技术系,陕西西安710049

出　　处：《软件学报》

基　　金：陕西省科学技术发展计划十五攻关项目~~

年　　份：2004

卷　　号：15

期　　号：11

起止页码：1671-1679

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005038797581)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：时间序列分割是时间序列数据挖掘研究的重要任务之一.它主要有两个应用:检测生成时间序列的系统何时发生变化;创建时间序列的高级数据表示,从而对时间序列进行索引、聚类和分类.在实时时间序列数据挖掘应用中,需要在线时间序列分割算法,以便实时发现和预测时态模式.在对时间序列分割问题进行形式化描述的基础上,提出了一种评估时间序列的分割结果以及分割算法性能的评价指标,并提出了一种在线分割时间序列数据的递推算法(on-line segmentation,简称OLS).OLS的一个显著特点是不依赖有关时间序列的先验知识.实验结果说明,OLS算法能够有效地在线检测出数据挖掘应用中感兴趣的关键变化点,而且过拟合程度低.

关 键 词：数据挖掘 知识获取 时间序列 分割  

分 类 号：TP311]