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1.
时序数据库中的数据挖掘研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
时序数据库中的某个字段的值是随着时间而不断变化的,例如股票价格每天的涨跌、浏览网页的次序等。文章运用数据挖掘的方法来对这些数据库进行趋势分析、时序分析、序列模式挖掘以及周期分析。  相似文献   
2.
时间序列的快速相似性搜索改进算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
This paper introduces a new method for finding all subsequences similar to a given time series sequence.The method takes into account noise ,offset translation and amplitude scaling. Based on a piecewise linear representa-tion, the speed is exceptionally fast.  相似文献   
3.
时序数据库中相似序列的挖掘   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
1 引言时间序列是指按时间顺序取得的一系列观测值,这里的“时间”具有广义坐标轴的含义,既可以指按时间的先后顺序排列的数据,也可以指按空间的前后顺序排列的随机数据。从经济到工程技术,从天文到地理和气象,几乎在各种领域都会遇到时间序列。例如某地区的逐月降雨量,其实际记录结果,按月份先后排列,便是一个时间序列。在科技飞速发展的今天,越来越多的时间序列信息被存储在计算机上,例如证券公司的计算机积累了大量的股票信息,商场的POS系统搜集了大量的销售信息,人造卫星观测的气象信息和科学仪器所检测到的大量生物、地矿等信息也都被存储在计算机上。  相似文献   
4.
知识发现是一个众多学科诸如人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等相互交叉、融合所形成的一个新兴的且具有广阔应用前景的领域。目前国际上对知识发现的研究与开发进展很快。众多现实世界(如天气预报、电信、金融)的数据库中数据都是随时间变化的,即数据具有时序性。目前,时序数据库中的知识发现问题正逐渐引起KDD研究者的兴趣。本文首先给出时  相似文献   
5.
分析了风电监控系统对海量数据的存储和访问需求,提出了引入时序数据库技术来解决传统数据库在处理海量数据时碰到的存储容量和访问效率方面的问题.所采用的时序数据库和关系数据库相结合的解决方案,在满足海量数据存储和访问需求的同时,很好地解决了数据模型的描述和存储问题.介绍了基于时序数据库开发的一些风电高级应用.  相似文献   
6.
转移规则挖掘算法的提出对于关联挖掘算法等原有数据挖掘算法做了重要补充.然而,目前的转移规则挖掘算法由于选取挖掘对象的不当,往往使转移规则缺乏代表性,导致规则无参考价值.在分析原有转移规则挖掘方法不足的基础上,提出了两种改进的方法:基于关联挖掘的转移规则发现和基于概率关系数据模式的转移规则挖掘,并把这两种方法和现有的转移规则挖掘算法融合到一起,构造一个更为有效和可行的新的基于时序数据库的转移规则挖掘算法.  相似文献   
7.
针对目前传统风电场就地监控运营模式存在的问题,本文提出了建设风电场远程监控中心的技术方案.技术方案详细阐述了远程监控中心的系统架构、计算机及网络配置、应用功能等方面的内容.结合远程监控中心自身的技术特点,本文还介绍了不同制造商风机数据集成、风机高频海量数据存储和访问、风机数据挖掘等多项关键技术的应用.  相似文献   
8.
分析了描述逻辑在数据库中的研究现状和存在的问题,特别是描述逻辑与时序ER模型的关系,在Artale的基础上提出了一种形式化带属性依赖时序ER模型εRVTAD.针对带属性依赖时序ER模型εRVTAD的需求和特点,提出了一种新的描述逻辑,即时序描述逻辑ALCQI(D)US.给出了ALCQI(D)US的语法和语义,提出了基于ALCQI(D)US的带属性依赖时序ER模型,即给出了如何将带属性依赖时序ER模型εRVTAD转化为ALCQI(D)US知识库,以及利用ALCQI(D)US的推理机制给出了带属性依赖时序ER模型εRVTAD的可满足性、冗余性、包含关系和蕴含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.  相似文献   
9.
利用Rough Set方法分析时间序列,已经取得了成果。时态信息系统(TIS)是时间序列的形式化表示。将时态信息系统转化为传统的信息系统(IS),是将Rough Set方法应用于时间序列挖掘的基础。目前,已有的将TLS转换为IS的方法,依赖于固定的时间间隔,具有一定的局限性。本文在已有算法的基础上,提出了两种改进方法,并结合Rough Set理论,使之适用于一般的时间序列的挖掘。  相似文献   
10.
该文做了如下工作:提出了一种把RTTIS转化为TIS的时均插值方法,该方法是对[4,5]的推广与细化,它可根据客户的不同要求,采取不同的时间长度来进行转化,具有一定的灵活性和可操作性;对于如何将TIS转化为IS,在文献[5]的基础上,提出了一种“相对趋势增量法”,使得生成规则更能表达属性值的变化趋势;(3)运用Rough集理论对信息系统进行处理,生成相应的规则,并指出在规则集较庞大的情况下,可采用规则约简的方法加以解决。  相似文献   
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