[发明专利]一种基于时态数据系统的类周期规则挖掘方法在审
| 申请号： | 201810055150.0 | 申请日： | 2018-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN110162547A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 曲逸文;衣学武 | 申请（专利权）人： | 曲逸文 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/22 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 牟炳彦 |
| 地址： | 264000 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时态数据系统的类周期规则挖掘方法，用来发现无明显周期特性的时态相关属性之间的类周期规则。该方法包括：对时态数据系统中的关注属性进行时态处理，构造出时序特征数据；对时序特征数据进行惯量计算，得到关注属性的惯性趋势序列；在惯性趋势序列基础上，计算关注属性的峰谷链特征；构造关注属性的峰谷统计索引序列；通过跨度离散差计算，得出数据系统的类周期规则。本发明能够实现对无数学意义上的周期现象进行关联规则的计算，克服时间周期上的伸缩性和噪声数据的干扰，挖掘出类周期规则，具有良好的时效性和可靠性，可对突发事件和不可预见性事件的大数据进行规则挖掘，指导人们趋利避害，具有良好的实用效益。 | ||
| 搜索关键词： | 周期规则 时态数据 时态 趋势序列 时序特征 峰谷 挖掘 伸缩性 关联规则 惯量计算 规则挖掘 时间周期 数据系统 索引序列 突发事件 噪声数据 周期特性 周期现象 差计算 大数据 时效性 跨度 统计 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于时态数据系统的类周期规则挖掘方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A.对时态数据系统中的关注属性进行时态处理，构造出时序特征数据和关注属性的考察点序列；B.对时序特征数据进行惯量计算，得到关注属性的惯性趋势序列；C.在惯性趋势序列基础上，计算关注属性的峰谷链特征；D.构造关注属性的峰谷统计索引序列；E.通过跨度离散差计算，发现数据系统的类周期规则。
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