【摘 要】
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该文在研究传统的孤立点挖掘技术和时序数据周期性质的基础上,提出了一种新的孤立点分析模型,这个模型是基于时间序列数据的,包含三个模块:孤立点挖掘、周期模式分析和孤立点
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该文在研究传统的孤立点挖掘技术和时序数据周期性质的基础上,提出了一种新的孤立点分析模型,这个模型是基于时间序列数据的,包含三个模块:孤立点挖掘、周期模式分析和孤立点簇分析.论文主要的工作有:针对时序数据本身的特点,延续一种直方图分析方法的思路,提出了一种可以在时序数据中根据点的偏离情况来确定孤立点的判定准则,得到基于时序数据的孤立点挖掘算法;鉴于以往的时序数据周期模式分析的结果过于庞大,提出了以孤立点作为规则筛选条件的思想,在分析已有的一些算法的基础上,应用已经得到的孤立点集,提出改进的时序数据周期模式分析算法;因为对于单个孤立点的研究往往不能满足分析人员需要了解全局数据的分布情况,因此提出了孤立点簇分析的方法,应用算法能够得出孤立点的频发时间段,有利于分析人员对全局数据建模,预测未来孤立点的出现.利用一些现实数据,我们验证了该模型能够得到比较好的孤立点分析结果.
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