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符号化近似SAX在时序数据挖掘中的应用研究
被引量：
1
1
作者
刘懿
鲍德沛
+3 位作者
杨泽红
赵雁南
贾培发
王家钦
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第27期191-193,共3页
聚类是数据挖掘研究中最常见的一种方法,可以作为规则发现、异常发现等其它数据挖掘操作的基础,一直以来都是数据挖掘的研究热点之一。股票数据是一种典型的时间序列数据,利用股票数据进行时间序列数据挖掘的研究既有一定的实际应用价值...
聚类是数据挖掘研究中最常见的一种方法,可以作为规则发现、异常发现等其它数据挖掘操作的基础,一直以来都是数据挖掘的研究热点之一。股票数据是一种典型的时间序列数据,利用股票数据进行时间序列数据挖掘的研究既有一定的实际应用价值,也是国内外的热点问题之一。文章首次将一种新型符号化方法SAX[1]应用到标准普尔500指数的股票数据的聚类研究中,使用传统的欧氏距离和动态时间弯曲两种时间序列相似性度量方法进行实验。实验结果表明将SAX应用到股票数据聚类操作,可以得到更好的趋势聚类效果和更高的效率。
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关键词
符号化近似
时间序列
聚类
数据挖掘
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职称材料
飞机机动划分的数据挖掘方法
被引量：
16
2
作者
张夏阳
殷之平
+1 位作者
刘飞
黄其青
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期33-40,共8页
飞机机动划分是将飞行数据分解成若干具有明确物理意义的机动动作子序列的重要前处理方法,也是健康监控、飞行模拟、飞行品质评估等研究工作的必要步骤。结合数据挖掘技术提出一种自动的飞机机动划分方法,该方法根据法向过载数据的趋势...
飞机机动划分是将飞行数据分解成若干具有明确物理意义的机动动作子序列的重要前处理方法,也是健康监控、飞行模拟、飞行品质评估等研究工作的必要步骤。结合数据挖掘技术提出一种自动的飞机机动划分方法,该方法根据法向过载数据的趋势提取出飞行数据中的机动片段,并用ISODATA聚类将机动片段归并为若干分类,可以证明每个分类代表一种机动动作。将该方法分别应用于小规模飞行数据与大规模飞行数据中能够识别并正确划分至少89%的机动动作,证明该方法有效且满足工程精度要求。
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关键词
机动划分
数据挖掘
趋势识别
ISO
data
聚类
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职称材料
基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别方法
被引量：
7
3
作者
薛钰
梅雪
+2 位作者
支有冉
许志兴
史翔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第3期905-910,共6页
针对地铁门在开关过程出现的一些亚健康状态难以识别情况,提出一种基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别的方法。该方法首先通过多尺度滑动窗口的方法并结合拓展符号聚集近似(ESAX)字符化算法对车门电机的转角、转速和电流数...
针对地铁门在开关过程出现的一些亚健康状态难以识别情况,提出一种基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别的方法。该方法首先通过多尺度滑动窗口的方法并结合拓展符号聚集近似(ESAX)字符化算法对车门电机的转角、转速和电流数据进行字符化;然后计算其与车门正常运行状态下模板曲线之间的距离作为特征量,并使用主成分分析(PCA)法进行降维;最后结合基础特征利用分层模式识别模型对各类亚健康状态由粗到细逐层进行识别。以实测车门电机数据为例验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效区分各类亚健康状态,识别率可达到99%。
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关键词
时间序列数据挖掘
地铁门电机数据
模式识别
主成分分析
拓展符号聚集近似
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职称材料
题名
符号化近似SAX在时序数据挖掘中的应用研究
被引量：
1
1
作者
刘懿
鲍德沛
杨泽红
赵雁南
贾培发
王家钦
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第27期191-193,共3页
文摘
聚类是数据挖掘研究中最常见的一种方法,可以作为规则发现、异常发现等其它数据挖掘操作的基础,一直以来都是数据挖掘的研究热点之一。股票数据是一种典型的时间序列数据,利用股票数据进行时间序列数据挖掘的研究既有一定的实际应用价值,也是国内外的热点问题之一。文章首次将一种新型符号化方法SAX[1]应用到标准普尔500指数的股票数据的聚类研究中,使用传统的欧氏距离和动态时间弯曲两种时间序列相似性度量方法进行实验。实验结果表明将SAX应用到股票数据聚类操作,可以得到更好的趋势聚类效果和更高的效率。
关键词
符号化近似
时间序列
聚类
数据挖掘
Keywords
symbolic approximation（sax）
,
time series
,
clustering
,
data mining
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
飞机机动划分的数据挖掘方法
被引量：
16
2
作者
张夏阳
殷之平
刘飞
黄其青
机构
西北工业大学航空学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期33-40,共8页
文摘
飞机机动划分是将飞行数据分解成若干具有明确物理意义的机动动作子序列的重要前处理方法,也是健康监控、飞行模拟、飞行品质评估等研究工作的必要步骤。结合数据挖掘技术提出一种自动的飞机机动划分方法,该方法根据法向过载数据的趋势提取出飞行数据中的机动片段,并用ISODATA聚类将机动片段归并为若干分类,可以证明每个分类代表一种机动动作。将该方法分别应用于小规模飞行数据与大规模飞行数据中能够识别并正确划分至少89%的机动动作,证明该方法有效且满足工程精度要求。
关键词
机动划分
数据挖掘
趋势识别
ISO
data
聚类
Keywords
aircraft, algorithms,
cluster
analysis,
data
fusion,
data mining
, eigenvalues and eigenfunctions, genet-ic algorithms, least squares
approximation
, linear regression, signal to noise ratio,
time series
ISO-
data
clustering
, maneuver partition, non-supervised learning, trend recognition
分类号
V212.1 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别方法
被引量：
7
3
作者
薛钰
梅雪
支有冉
许志兴
史翔
机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
南京康尼机电股份有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第3期905-910,共6页
文摘
针对地铁门在开关过程出现的一些亚健康状态难以识别情况,提出一种基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别的方法。该方法首先通过多尺度滑动窗口的方法并结合拓展符号聚集近似(ESAX)字符化算法对车门电机的转角、转速和电流数据进行字符化;然后计算其与车门正常运行状态下模板曲线之间的距离作为特征量,并使用主成分分析(PCA)法进行降维;最后结合基础特征利用分层模式识别模型对各类亚健康状态由粗到细逐层进行识别。以实测车门电机数据为例验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效区分各类亚健康状态,识别率可达到99%。
关键词
时间序列数据挖掘
地铁门电机数据
模式识别
主成分分析
拓展符号聚集近似
Keywords
time series
data mining
engine parameter of train door
pattern recognition
Principal Component Analysis（PCA）
Extension of
symbolic
Aggregate
approximation
（E
sax）
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
符号化近似SAX在时序数据挖掘中的应用研究
刘懿
鲍德沛
杨泽红
赵雁南
贾培发
王家钦
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
飞机机动划分的数据挖掘方法
张夏阳
殷之平
刘飞
黄其青
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别方法
薛钰
梅雪
支有冉
许志兴
史翔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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