时间序列时序关联规则挖掘研究(16)

１．绪论

背景和意义以及本文的研究内容。

第２章研究时间序列的预处理。时间序列的预处理是时间序列时序关联规则挖掘的第一步，也是相对重要的步骤之一，所涉及理论是怎样去除时间序列中的噪声数据。本章首先对时间序列的噪声数据进行分类，然后综述已有时间序列预处理的方法，并且分析这些方法所存在的优缺点，最后提出基于数据相对变化率的时间序列孤立点识别方法。

第３章研究时间序列的压缩。时间序列压缩是挖掘时间序列时序关联规的第二步。本章首先分析时序关联规则挖掘过程中数据压缩的必要性、压缩的目的和意义，其次综述已有时间序列压缩方法和分析这些方法存在的优缺点，然后提出评价时间序列压缩方法的评价体系，对现有压缩方法进行比较分析，并选择有利于时序关联规则挖掘的时间序列压缩方法，进而对所选择的压缩方法提出相应的改进措施。

第４章研究时间序列模式的相似性度量。时间序列模式的相似性度量是模式序列频繁模式获取的基础。只有很好地度量模式间的相似性，才能更好地完成模式序列中频繁模式获取和强时序关联规则的生成。本章主要研究时间序列模式的相似性，在定义元模式相似性的基础之上，再定义序列模式的相似性，把度量不同维度的两个点间距离的方法应用到序列模式相似性的度量上，从而提出序列模式的动态时间弯曲距离法。

第５章研究时间序列时序关联规则的获取。本章的研究包括时间序列时序关联规则挖掘的第三步时序关联规则的获取和第四步时序关联规则的评价与解释两个步骤。研究内容主要有三个方面：第一个方面是频繁模式的定义和获取方法的研究；第二个方面是如何由频繁模式生成强时序关联规则的研究；第三个方面是怎样对挖掘到的时序关联规则作出合理评价与解释的研究。在分析国内外现有方法不足的基础上，本章提出新的方法。

第６章研究时间序列相似性度量。本章是时间序列时序关联规则挖掘研究的扩展，包括两个方面：一方面研究一元时间序列的相似性，在综述国内外该方面研究成果的基础上，针对一元时间序列时序性的特点提出度量时间序列相似性的图形相似法，并论证该方法的优缺点。另一方面研究多元时间序列的相似性。本章研究多元时间序列的相似性及其应用目的在于，一方面起到过渡的作用，有了一元时间序列时序相似性的相关研究，自然会过渡到５