人工智能和信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來(lái)帶來(lái)了大量數(shù)據(jù)的積累,合理分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)對(duì)人類生活的重要性也愈發(fā)明顯。時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為一種具有時(shí)間屬性的數(shù)據(jù)形式,在各類數(shù)據(jù)中具有很強(qiáng)的代表性。然而,關(guān)于時(shí)間序列的異常檢測(cè)研究,由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)非線性、高維數(shù)以及包含時(shí)間屬性等重要特征,一直以來(lái)都是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的熱點(diǎn)研究課題。在關(guān)于時(shí)間序列的異常檢測(cè)研究中,大多數(shù)學(xué)者主要關(guān)注的是異常檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與優(yōu)化,對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)表示研究的相關(guān)文獻(xiàn)較少。一種有效的時(shí)間序列數(shù)據(jù)表示模型可以在原數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行合理降維,提取數(shù)據(jù)特征,提升數(shù)據(jù)的抗噪能力,增加檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性和魯棒性。粒計(jì)算通過(guò)構(gòu)造和處理能夠表示復(fù)雜問(wèn)題的信息顆粒,在時(shí)間序列數(shù)據(jù)的挖掘分析領(lǐng)域有著不可忽視的地位。本文旨在通過(guò)結(jié)合已有的數(shù)據(jù)表示方法的研究成果和粒計(jì)算在時(shí)間序列表示方面的相關(guān)應(yīng)用,以區(qū)間信息粒作為信息顆粒的一種表現(xiàn)形式,設(shè)計(jì)一種基于區(qū)間集的時(shí)間序列表示方法并搭建相應(yīng)的異常檢測(cè)框架,實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。在有關(guān)信息顆粒研究成果的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于區(qū)間集的時(shí)間序列分段近似表示方法ISPA（Interval Sets Piecewise ... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

PAA和APCA表示方法

圖1.2 PLR 表示方法對(duì)而言，分段線性表示法更加直觀簡(jiǎn)潔且靈活度較高，在時(shí)間序列數(shù)據(jù)常見。PLR 中常用的分割策略有：自上而下分割、自下而上分割和滑動(dòng)窗自上而下分割法在圖像處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛，其缺

圖1.4粒計(jì)算基本框架

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于距離和密度的時(shí)間序列異常檢測(cè)方法研究[J]. 孫梅玉.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(20)
[2]基于時(shí)間序列模式表示的異常檢測(cè)算法[J]. 詹艷艷,陳曉云,徐榮聰.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2007(11)
[3]區(qū)間值模糊控制[J]. 曾文藝,王加銀,羅憶桐.  北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(05)
[4]多尺度時(shí)間序列異常事件檢測(cè)[J]. 鄭誠(chéng),舒堅(jiān).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2006(31)

博士論文
[1]基于粒計(jì)算的時(shí)間序列分析與建模方法研究[D]. 盧偉.大連理工大學(xué) 2015
[2]基于智能計(jì)算技術(shù)的時(shí)間序列分割及預(yù)測(cè)研究[D]. 王妮妮.大連理工大學(xué) 2013
[3]時(shí)間序列的相似性查詢與異常檢測(cè)[D]. 肖輝.復(fù)旦大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)異常檢測(cè)方法研究[D]. 常飛.天津理工大學(xué) 2013
[2]基于抽樣矩陣的汽車客戶分群及離群點(diǎn)分析[D]. 王海燕.大連海事大學(xué) 2012
[3]奇異值分解在時(shí)間序列分析中的應(yīng)用[D]. 李慧.北京交通大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3031247