【摘 要】
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在多粒度时间序列研究中不确定性问题是时间序列数据挖掘研究中的重要课题。时间序列时序粒度本身的不稳定是一种广泛存在现象，也是时间序列数据挖掘困难的一个重要原因之一。对于这个问题，首先基于一个不确定性多粒度时间序列的基础模型对时间粒度不确定性进行了计论，并且提出了稳定时序粒度的基本策略。由于聚类分析在时间序列数据挖掘中的基础价值，一个不确定性粒度时间序列相似性算法框架被提出来解决这类数据的聚类问题。最
【机 构】
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南昌大学软件学院 江西 南昌 330047;东华盛顿大学计算机科学与工程系 华盛顿州 美国 99004
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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在多粒度时间序列研究中不确定性问题是时间序列数据挖掘研究中的重要课题。时间序列时序粒度本身的不稳定是一种广泛存在现象，也是时间序列数据挖掘困难的一个重要原因之一。对于这个问题，首先基于一个不确定性多粒度时间序列的基础模型对时间粒度不确定性进行了计论，并且提出了稳定时序粒度的基本策略。由于聚类分析在时间序列数据挖掘中的基础价值，一个不确定性粒度时间序列相似性算法框架被提出来解决这类数据的聚类问题。最后通过一个典型的具有不稳定粒度特点的重症监护病房生存预测实验验证上述理论的有效性。
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