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基于多尺度的时序数据部分周期模式增量挖掘被引量：3: 1; 作者荀亚玲王林青 +1 位作者蔡江辉杨海峰《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期391-397,共7页; 针对动态时序数据部分周期模式挖掘过程存在的计算复杂度过高和扩展性差等问题,提出了一种结合多尺度理论的时间序列部分周期模式挖掘算法(MSI-PPPGrowth),所提算法充分利用了时序数据客观存在的时间多尺度特性,将多尺度理论引入时序数... 展开更多; 关键词频繁项集挖掘时序数据部分周期模式多尺度增量挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

时间序列部分周期模式的更新算法被引量：1: 2; 作者王晓晔肖迎元张德干《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1484-1488,共5页; 针对在线增量部分周期模式挖掘中计算复杂度过高的问题,提出了一种带移动时间窗的时间序列部分周期模式挖掘算法.在时间序列的数据挖掘过程中,某些应用场合只要求对近期的时间序列数据进行挖掘发现部分周期模式,作为时间序列未来行为趋... 展开更多; 关键词时间序列部分周期模式移动窗频繁模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

时间序列的区域周期模式及挖掘算法: 3; 作者郭静陈欣 +1 位作者何杰谭志国《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第10期2180-2185,共6页; 时间序列中周期行为的挖掘是众多领域研究的理论基础.针对时间序列中只在区域部分存在的周期行为,提出了一种新型周期模式概念,称之为区域周期模式.在对区域周期模式进行形式化描述的基础上,进一步提出了三种拥有不同求解目标的区域周... 展开更多; 关键词时间序列区域周期模式部分周期模式 Apriori原则模式挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于关联规则挖掘的无线电频谱占用预测被引量：10: 4; 作者满方微石荣何彬彬《电讯技术》北大核心 2016年第11期1183-1188,共6页; 无线电频谱占用预测是认知无线电研究中的关键技术之一。实验采用中星世通CS-805F可搬移监测测向系统对四川省成都市的GSM900上行频段（890-915 MHz）和广播电视业务的部分频段（750-806 MHz）进行了为期24 h的实地监测,针对频谱监测中... 展开更多; 关键词认知无线电无线电监测频谱预测关联规则挖掘部分周期模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度的时序数据部分周期模式增量挖掘被引量：3: 1; 作者荀亚玲王林青蔡江辉杨海峰; 机构太原科技大学计算机科学与技术学院中北大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期391-397,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(62272336) 山西省研究生教育创新项目(2022Y699)。; 文摘针对动态时序数据部分周期模式挖掘过程存在的计算复杂度过高和扩展性差等问题,提出了一种结合多尺度理论的时间序列部分周期模式挖掘算法(MSI-PPPGrowth),所提算法充分利用了时序数据客观存在的时间多尺度特性,将多尺度理论引入时序数据的部分周期模式挖掘过程。首先,将尺度划分后的原始数据以及增量时序数据作为更细粒度的基准尺度数据集进行独立挖掘;然后,利用不同尺度数据间的相关性实现尺度转换,以间接获取动态更新后的数据集对应的全局频繁模式,从而避免了原始数据集的重复扫描和树结构的不断调整。其中,基于克里金法并考虑时序周期性设计了一个新的频繁缺失计数估计模型(PJK-EstimateCount),以有效估计在尺度转换过程中的缺失项支持度计数。实验结果表明,MSI-PPPGrowth具有良好的可扩展性和实时性,尤其是对于稠密数据集,其性能优势更为突出。; 关键词频繁项集挖掘时序数据部分周期模式多尺度增量挖掘; Keywords frequent itemset mining time series data partial periodic pattern multi-scale incremental mining; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名时间序列部分周期模式的更新算法被引量：1: 2; 作者王晓晔肖迎元张德干; 机构天津理工大学智能计算及软件新技术重点实验室天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1484-1488,共5页; 基金国家自然基金资助项目(61170174 61001174); 文摘针对在线增量部分周期模式挖掘中计算复杂度过高的问题,提出了一种带移动时间窗的时间序列部分周期模式挖掘算法.在时间序列的数据挖掘过程中,某些应用场合只要求对近期的时间序列数据进行挖掘发现部分周期模式,作为时间序列未来行为趋势的预测.因此在挖掘过程中,利用时间窗口,在先前挖掘结果的基础上,对最近的时间序列进行部分周期模式挖掘.文中增量式的在线挖掘算法对指定时间窗口中的数据搜索不多于2次.分别对合成时间序列和交通流时间序列数据进行了实验,数据表明,与不带移动窗的现有算法相比,搜索速度大大加快,该算法对大型时间序列数据非常有效.; 关键词时间序列部分周期模式移动窗频繁模式; Keywords time series partial periodic pattern moving-window frequency pattern; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名时间序列的区域周期模式及挖掘算法: 3; 作者郭静陈欣何杰谭志国; 机构重庆工程学院软件与计算机学院国防科技大学计算机学院武警警官学院信息通信系国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第10期2180-2185,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61170286)资助重庆市基础科学与前沿技术项目(cstc2016jcyjA0539)资助; 文摘时间序列中周期行为的挖掘是众多领域研究的理论基础.针对时间序列中只在区域部分存在的周期行为,提出了一种新型周期模式概念,称之为区域周期模式.在对区域周期模式进行形式化描述的基础上,进一步提出了三种拥有不同求解目标的区域周期模式挖掘算法.算法1结合已有的部分周期模式挖掘算法和暴力迭代过程进行求解,虽能保证得到完整解,但由于过大的计算量,使其不具备实践应用价值;算法2基于类Apriori原则和三种剪枝策略,不仅能保证完整解,还具备较高的运算效率;算法3通过一阶区域周期模式的密集度推荐计算区域,大幅度地压缩了计算代价,为重要区域周期模式的快速挖掘提供了便捷方法.最后利用公开数据集测试和评估了3种算法的求解完整性和计算性能,验证了所提出算法的设计目标.; 关键词时间序列区域周期模式部分周期模式 Apriori原则模式挖掘; Keywords time series regional periodic patterns partial periodic patterns Apriori principle pattern mining; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于关联规则挖掘的无线电频谱占用预测被引量：10: 4; 作者满方微石荣何彬彬; 机构电子科技大学资源与环境学院电子信息控制重点实验室; 出处《电讯技术》北大核心 2016年第11期1183-1188,共6页; 基金电子信息控制重点实验室基金项目(JS15120401535)~~; 文摘无线电频谱占用预测是认知无线电研究中的关键技术之一。实验采用中星世通CS-805F可搬移监测测向系统对四川省成都市的GSM900上行频段（890-915 MHz）和广播电视业务的部分频段（750-806 MHz）进行了为期24 h的实地监测,针对频谱监测中产生的大量历史数据,选用了部分周期模式的关联规则挖掘方法,挖掘频谱使用中存在的频繁模式,并由信道占用频繁模式生成强关联规则,得到特定业务频段的使用规律,从而实现无线电频谱的占用预测。实验结果表明,该方法在两个业务频段的占用预测均取得了较好的效果,准确率分别可达74.02%和83.98%。另外,实验指出了该算法的敏感参数并进行了简要分析。实验对研究认知无线电设备实施动态频谱接入和提高频谱使用率有一定意义。; 关键词认知无线电无线电监测频谱预测关联规则挖掘部分周期模式; Keywords cognitive radio radio monitoring spectrum prediction association rule mining partial periodic pattern; 分类号 TN971 [电子电信—信号与信息处理] TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多尺度的时序数据部分周期模式增量挖掘	荀亚玲王林青蔡江辉杨海峰	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	时间序列部分周期模式的更新算法	王晓晔肖迎元张德干	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	时间序列的区域周期模式及挖掘算法	郭静陈欣何杰谭志国	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于关联规则挖掘的无线电频谱占用预测	满方微石荣何彬彬	《电讯技术》北大核心	2016	10	在线阅读下载PDF 职称材料