基于互信息網(wǎng)絡模型的時間序列數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn).pdf

1、該文提出了一種新的、完整的時間序列數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)方法.該方法是基于Shannon信息理論中的互信息理論、概率統(tǒng)計方法、voronoi圖濾波及模糊邏輯等理論上,包含了對時間序列數(shù)據(jù)庫進行知識發(fā)現(xiàn)的一般步驟:時間序列數(shù)據(jù)庫構建,清洗和過濾時間序列數(shù)據(jù),特征提取,構造互信息網(wǎng)絡并提取規(guī)則,和模糊方法解決規(guī)則沖突并簡約規(guī)則.知識發(fā)現(xiàn)的結果——規(guī)則可以用來預測時間序列的未來行為.論文首先介紹了時間序列數(shù)據(jù)庫與一般數(shù)據(jù)庫的差別及定義,說明時間序列數(shù)

2、據(jù)庫的在用于知識發(fā)現(xiàn)的目標:趨勢分析,相似性搜索和序列模式挖掘.討論并分析了專門數(shù)據(jù)庫的不同構建方法,在此基礎上,引出如何把現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫重組成時間序列數(shù)據(jù)庫. 接著,文章提出了一種多層次互信息網(wǎng)絡,用它來進行知識發(fā)現(xiàn).文章從Shannon信息理論的互信息概念和意義出發(fā),利用事件集的先驗熵(獨立事件集信息量)和后驗熵(條件信息量)之間的差(也就是互信息)來檢測輸入屬性和目標屬性之間的關聯(lián)程度,逐層構造和控制網(wǎng)絡的結構,從而推導出輸入屬性和