【摘要】：時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指帶有時(shí)間戳的,會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化的一系列數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)一般都是帶有領(lǐng)域特性的,且都具有高維海量特點(diǎn),這就導(dǎo)致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方式無(wú)法高效的處理這類(lèi)數(shù)據(jù),無(wú)法獲得有用的知識(shí)。時(shí)間序列分類(lèi)問(wèn)題是時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的一類(lèi)經(jīng)典問(wèn)題,現(xiàn)存的時(shí)序分類(lèi)方法分類(lèi)可解釋性不好,分類(lèi)速度不優(yōu)。時(shí)間序列Shapelets是提取序列樣本中的某一子序列來(lái)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行快速且準(zhǔn)確分類(lèi)操作,該子序列具有極高的辨別性。ICU醫(yī)學(xué)預(yù)測(cè)作為典型的多元時(shí)序數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題,對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)具有重大意義。因此,本文基于上述情況展開(kāi)了以下幾點(diǎn)研究:第一,構(gòu)建多元時(shí)間序列Shapelets模型。多元時(shí)序數(shù)據(jù)維度高,基于點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)分布思想對(duì)其建立相應(yīng)的多元時(shí)序Shapelets模型。其基本的思想路線(xiàn)是對(duì)多元時(shí)序數(shù)據(jù)所有屬性進(jìn)行歸一化操作后提取局部特征點(diǎn)集,根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的分位點(diǎn)能全面描述局部特征點(diǎn)點(diǎn)集的分布的思想,對(duì)局部特征點(diǎn)點(diǎn)集提取分位點(diǎn);再依據(jù)給定的分位點(diǎn)定義獲取分位點(diǎn)所在序列的子序列構(gòu)成的Shapelets候選集;根據(jù)提出的全局Shapelets提取法(利用多元時(shí)序間的相似性和信息增益值是否有所提升來(lái)篩選候選項(xiàng))選取候選集中分類(lèi)效果最優(yōu)的k個(gè)全局Shapelet;最后根據(jù)給定的距離度量方式將這k個(gè)Shapelet轉(zhuǎn)換為新的Shapelets數(shù)據(jù)集。第二,提出基于多元時(shí)序Shapelets的ICU病員死亡預(yù)測(cè)框架。在shapelets構(gòu)造階段,對(duì)ICU數(shù)據(jù)集的時(shí)序?qū)傩詧?zhí)行缺失值處理后得到任一病員的生理屬性的矩陣模型,依據(jù)多元時(shí)序Shapelets模型提取最優(yōu)k個(gè)全局Shapelet,并計(jì)算到每個(gè)序列樣本的距離從而構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集。在預(yù)測(cè)階段,對(duì)新病員的生理指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性歸一化,使用上一階段得到的數(shù)據(jù)集構(gòu)造分類(lèi)器,得到最優(yōu)分類(lèi)器并對(duì)將新病員的多元時(shí)序數(shù)據(jù)最為輸入執(zhí)行分類(lèi)操作,獲得最終分類(lèi)結(jié)果。第三,通過(guò)實(shí)驗(yàn)效果論證了算法的有效性以及算法框架的實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：R459.7;O211.61
【圖文】：

圖 1.1 某股的價(jià)格走勢(shì)圖 1.2 某病員的心電圖數(shù)據(jù)ICU 醫(yī)學(xué)預(yù)測(cè)中 ICU 內(nèi)病員的生死預(yù)測(cè)是典型的多元時(shí)序分類(lèi)問(wèn)題。ICU全稱(chēng) Intensive Care Unit，即重癥監(jiān)護(hù)室，是一種醫(yī)療形式的體現(xiàn)，匯集了當(dāng)前較為先進(jìn)的醫(yī)療技術(shù)以及護(hù)理技術(shù)為重癥患者進(jìn)臨床治療，保障了技術(shù)上的支持，期望救治成效良好。ICU 內(nèi)病員的生死預(yù)測(cè)可幫助改善 ICU 內(nèi)病員的治療方案，很大程度上使得治療成本得到緩解，同時(shí)也增加了病員的存活機(jī)率。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，對(duì) ICU 內(nèi)病員的生死預(yù)測(cè)有其領(lǐng)域特征的評(píng)分系統(tǒng)[5]，不少學(xué)者也

圖 1.2 某病員的心電圖數(shù)據(jù)ICU 醫(yī)學(xué)預(yù)測(cè)中 ICU 內(nèi)病員的生死預(yù)測(cè)是典型的多元時(shí)序分類(lèi)問(wèn)題。ICU全稱(chēng) Intensive Care Unit，即重癥監(jiān)護(hù)室，是一種醫(yī)療形式的體現(xiàn)，匯集了當(dāng)前較為先進(jìn)的醫(yī)療技術(shù)以及護(hù)理技術(shù)為重癥患者進(jìn)臨床治療，保障了技術(shù)上的支持，期望救治成效良好。ICU 內(nèi)病員的生死預(yù)測(cè)可幫助改善 ICU 內(nèi)病員的治療方案，很大程度上使得治療成本得到緩解，同時(shí)也增加了病員的存活機(jī)率。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，對(duì) ICU 內(nèi)病員的生死預(yù)測(cè)有其領(lǐng)域特征的評(píng)分系統(tǒng)[5]，不少學(xué)者也對(duì)評(píng)分系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)或創(chuàng)新研究，然而臨床成效不佳。此外，也有不少學(xué)者期望從統(tǒng)計(jì)分析角度對(duì) ICU 內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但是 ICU 數(shù)據(jù)的特性使得其成效也不好。近幾年，隨著數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展，部分學(xué)者利用其知識(shí)發(fā)現(xiàn)的特性對(duì) ICU數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)效果較評(píng)分系統(tǒng)方式和統(tǒng)計(jì)分析方式而言，比較良好。且 ICU 數(shù)據(jù)在記錄過(guò)程中都帶有時(shí)間戳，且其生理特性使得數(shù)據(jù)維度較高，是典型的時(shí)序數(shù)據(jù)，對(duì) ICU 病員的預(yù)測(cè)結(jié)果為兩種，生或死，因此 ICU 病員的死亡預(yù)測(cè)是多元時(shí)序分類(lèi)問(wèn)題。本文從時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘中多元時(shí)間序列分類(lèi)角度考慮，解析時(shí)序數(shù)據(jù)特性，

( )2ii 1Gini D 1 p ( ) ( ) ( 1 2A 1 D DGini D Gini D Gini D D 過(guò)程中對(duì)領(lǐng)域知識(shí)沒(méi)有要求，因此建的模型為白盒模型。所謂白盒模，因此，分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域重要的t Neighbor, 誰(shuí)近是誰(shuí)。NN 表示該模決。KNN 分類(lèi)過(guò)程可概述為：選取別的對(duì)象與樣本對(duì)象集合中的距離，這 k 個(gè)當(dāng)中同一類(lèi)的樣本數(shù)目最多得選取不同問(wèn)題不同取值，一般在具 2.2 為某一未知類(lèi)別的樣本進(jìn)行 KN

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 原繼東;王志海;韓萌;游洋;;基于邏輯shapelets轉(zhuǎn)換的時(shí)間序列分類(lèi)算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年07期

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本文編號(hào)：2757482