多粒度时间序列中模糊规则的提取
时间序列特征提取分类综述
时间序列特征提取分类综述
时间序列特征提取是指从时间序列数据中提取有意义的特征，
以便用于分类、预测或其他分析任务。
这些特征可以帮助我们更好
地理解数据的模式和趋势，从而提高机器学习模型的性能。
在时间序列特征提取中，常见的特征包括统计特征（如均值、
方差、最大最小值等）、频域特征（如傅里叶变换、功率谱密度等）、时域特征（如自相关、滞后特征等）、形状特征（如峰度、
偏度等）以及其他领域特定的特征（如金融领域的波动率、生物医
学领域的心率变异性等）。
在进行时间序列特征提取时，需要考虑数据的平稳性、周期性、趋势性以及噪声等因素，以选择合适的特征提取方法。
常用的特征
提取方法包括基于统计学的方法、频域分析方法、自回归模型、小
波变换、奇异值分解等。
对于时间序列数据的分类任务，特征提取的质量对分类器的性
能至关重要。
因此，选择合适的特征提取方法并结合合适的分类算
法是非常重要的。
常用的分类算法包括支持向量机、决策树、随机
森林、神经网络等。
总的来说，时间序列特征提取是时间序列分析中的重要环节，合适的特征提取方法可以帮助我们更好地理解数据并提高分类任务的准确性和效率。
时间序列数据特征抽取的方法综述
时间序列数据特征抽取的方法综述时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，它在许多领域中都有着广泛的应用，如金融、气象、医疗等。
时间序列数据的特征抽取是对时间序列数据进行分析和建模的重要步骤，它可以帮助我们理解数据的规律、趋势和周期性，并为后续的预测和决策提供支持。
本文将综述时间序列数据特征抽取的方法，包括统计特征、频域特征和时域特征。
一、统计特征统计特征是对时间序列数据的基本统计量进行计算和分析，常用的统计特征包括均值、方差、最大值、最小值、中位数等。
这些统计特征可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
此外，还可以通过计算一阶差分和二阶差分等特征来捕捉数据的趋势和变化率。
二、频域特征频域特征是通过将时间序列数据转换到频域进行分析，从而提取数据的频率信息。
常用的频域特征包括傅里叶变换、小波变换和自相关函数等。
傅里叶变换可以将时间序列数据从时域转换到频域，通过计算频谱密度和功率谱等特征来描述数据的频率分布和能量分布。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将时间序列数据分解成不同尺度的频率成分，并计算每个尺度的能量和频率。
自相关函数可以衡量时间序列数据的自相关性，通过计算自相关系数和自相关图等特征来描述数据的周期性和相关性。
三、时域特征时域特征是对时间序列数据在时间上进行分析和建模，常用的时域特征包括滑动窗口统计特征、自回归模型和移动平均模型等。
滑动窗口统计特征是在固定窗口内计算数据的统计特征，如均值、方差和标准差等。
自回归模型是一种线性模型，用于描述时间序列数据的滞后关系，通过计算自回归系数和残差等特征来捕捉数据的趋势和周期性。
移动平均模型是一种平滑方法，通过计算移动平均值和移动标准差等特征来降低数据的噪声和波动。
综上所述，时间序列数据特征抽取的方法包括统计特征、频域特征和时域特征。
统计特征可以帮助我们了解数据的分布情况和趋势，频域特征可以提取数据的频率信息和能量分布，时域特征可以描述数据的滞后关系和周期性。
粒度操作方法有哪几种
粒度操作方法有哪几种粒度操作是指对数据的处理、管理或分析过程中，对数据进行不同程度的细分或划分的操作方法。
不同的粒度操作方法可以根据需求选择不同的细分程度，从而更好地理解和利用数据。
以下是一些常见的粒度操作方法：1.时序粒度操作：根据时间维度对数据进行粒度操作。
可以将数据按照年、月、周、日、小时等不同的时间单位进行聚合或分割。
时序粒度操作可以用于分析趋势、周期性、季节性等时间相关的数据特征。
2.空间粒度操作：根据空间维度对数据进行粒度操作。
可以将数据按照不同的地理区域、地理位置进行划分，例如按国家、省份、城市或经纬度等进行分组。
空间粒度操作可以用于分析地域差异、地理聚集等空间相关的数据特征。
3.组织粒度操作：根据组织结构对数据进行粒度操作。
可以将数据按照不同的组织部门、组织层级、业务单元等进行分割。
组织粒度操作可以用于分析部门之间的差异、业务单元的绩效评估等。
4.用户粒度操作：根据用户属性对数据进行粒度操作。
可以将数据按照不同的用户特征进行分组，例如按性别、年龄、职业、兴趣等进行划分。
用户粒度操作可以用于个性化推荐、用户行为分析等。
5.产品粒度操作：根据产品属性对数据进行粒度操作。
可以将数据按照不同的产品类别、产品特征等进行分割，例如按产品类型、产品规格、产品版本等进行划分。
产品粒度操作可以用于产品销售分析、产品优化等。
6.事件粒度操作：根据事件发生的特征对数据进行粒度操作。
可以将数据按照不同的事件类型、事件发生地点、事件发生时间等进行划分。
事件粒度操作可以用于事件分析、事故调查等。
7.统计粒度操作：根据统计量的精度对数据进行粒度操作。
可以将数据按照不同的统计指标进行聚合，例如求和、平均值、最大值、最小值等。
统计粒度操作可以用于数据摘要、数据分布分析等。
8.数据层级粒度操作：根据数据层级结构对数据进行粒度操作。
可以将数据根据不同的数据层级进行划分，例如按照数据的总体、细分、明细等级别进行分组。
数据层级粒度操作可以用于数据分级展示、数据细节分析等。
数据挖掘考试题库完整
一、名词解释1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构 .是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化 (不同时间)的数据集合.为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
2. 孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。
3. OLAP：OLAP 是在OLTP 的基础上发展起来的.以数据仓库为基础的数据分析处理 .是共享多维信息的快速分析.是被专门设计用于支持复杂的分析操作 .侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
4. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小 .同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
5. 数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位).使之落入一个特定的区域(如 0－1) 以提高数据挖掘效率的方法。
规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。
6. 关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。
如果两项或多项属性之间存在关联.那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
7. 数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中.提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
8. OLTP：OLTP 为联机事务处理的缩写.OLAP 是联机分析处理的缩写。
前者是以数据库为基础的.面对的是操作人员和低层管理人员 .对基本数据进行查询和增、删、改等处理。
9. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的 .在这种结构中.多维数据被映像成二维关系表.通常采用星型或雪花型架构.由一个事实表和多个维度表构成。
10. MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP 存储结构.由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成.并带有高度压缩的索引及指针结构 .通过直接偏移计算进行存取。
11. 数据归约：缩小数据的取值范围.使其更适合于数据挖掘算法的需要 .并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
粒度操作方法有哪几种
粒度操作方法有哪几种粒度是指对事物进行划分的程度或细微程度。
在不同的领域和应用中，我们可以采用不同的粒度操作方法来对事物进行划分和处理。
下面将介绍几种常见的粒度操作方法。
1. 时间粒度操作：时间粒度操作是指针对时间进行划分和处理的方法。
在时间序列分析、数据挖掘等领域中，常常需要将时间连续的数据进行划分和统计。
常见的时间粒度操作方法包括分时段统计、滑动时间窗口、时间分段等。
例如，在交通研究中，我们可以按照小时、天、周、月等时间粒度对交通流量进行统计和分析，了解交通拥堵情况。
2. 空间粒度操作：空间粒度操作是指针对空间进行划分和处理的方法。
在地理信息系统、城市规划等领域中，常常需要将空间连续的数据进行划分和分析。
常见的空间粒度操作方法包括栅格化、网格化、空间分段等。
例如，在地震研究中，我们可以根据地震活动的分布情况，将地震分为不同的空间粒度，进一步分析其发生机理和趋势。
3. 数据粒度操作：数据粒度操作是指针对数据进行划分和处理的方法。
在数据挖掘、数据分析等领域中，常常需要对数据进行预处理和优化。
常见的数据粒度操作方法包括数据聚合、数据抽样、数据分段等。
例如，在机器学习中，我们可以将大规模的数据进行抽样，降低数据规模，从而提高训练和预测的效率。
4. 特征粒度操作：特征粒度操作是指针对特征进行划分和处理的方法。
在机器学习、模式识别等领域中，常常需要从原始数据中提取特征，用于模型的训练和预测。
常见的特征粒度操作方法包括特征抽取、特征选择、特征组合等。
例如，在图像识别中，我们可以对图像进行特征提取，如颜色、纹理、形状等，并将其组合成一个特征向量，用于分类和识别。
5. 任务粒度操作：任务粒度操作是指针对任务进行划分和处理的方法。
在项目管理、工程设计等领域中，常常需要将复杂的任务分解为多个子任务，从而实现任务的分工和协调。
常见的任务粒度操作方法包括任务拆分、任务分配、任务合并等。
例如，在软件开发中，我们可以将一个大型的软件项目分解为多个子模块和任务，分配给不同的开发人员进行开发和测试。
时间序列特征提取
时间序列特征提取
时间序列特征提取是在数据挖掘、机器学习和人工智能领域中发挥着越来越重要的作用的一种技术。
它的主要目的是生成有关时间序列的信息，并将其用于处理特定任务。
从最基本的角度看，时间序列特征提取指的是根据时间序列的模式、频率和其他变化特性，生成全部或部分适应性特征以支持预测、识别、分类任务等。
时间序列特征提取能够将定量数据（如测量中的数据变化）转换为定性特征，以便识别模式、频率、趋势等特征。
时间序列特征提取可以分为两个步骤：预处理步骤和特征提取步骤。
预处理步骤负责将原始数据预处理为结构化数据。
一旦数据被预处理过，就可以开始特征提取步骤，该步骤涉及对原始数据进行统计分析，以挖掘可能存在的重要特征，并将其转换为结构化的表示，以便进一步的处理。
除非经过特殊识别，否则时间序列中的特征提取不能用于其他任务。
它是一种不可转换的过程，其目的是在特定的任务中识别和挖掘时间序列的变化特性，以便充分利用其信息，以帮助解决相关问题。
例如，对于控制过程，时间序列特征提取可能会挖掘平稳（如平均值、标准差）、季节性变化（如季节性变量）、波动性（如脉冲噪声）等重要变化特性；而在机器学习任务中，该技术可用于分析时间序列数据，以提取重要统计特征，如相关系数、极大值、极小值等，以识别和预测模式。
因此，时间序列特征提取可以被认为是在信号处理、机器学习和模式识别等应用中不可或缺的一项技术，它可以挖掘时间序列数据中有用信息，用于识别或预测特定模式或变化特性。
不仅如此，时间序列特征提取还可以节省时间和成本，因为它减少了人们识别特定变化的工作量，使任务的完成更加有效快捷。
深度学习中的多粒度特征提取方法简介
深度学习中的多粒度特征提取方法简介深度学习作为一种强大的机器学习技术，在多个领域取得了显著的成就。
在图像识别、语音处理和自然语言处理等任务中，深度学习模型通常需要从原始数据中提取有意义的特征。
多粒度特征提取方法是一种有效的技术，可以帮助模型更好地理解数据并提高性能。
多粒度特征提取方法的核心思想是将数据在不同的粒度（尺度）上进行分析和处理。
通过这种方法，模型可以捕捉到不同层次的信息，并获得更加全面和准确的特征表示。
下面将介绍几种常见的多粒度特征提取方法。
1. 金字塔网络（Pyramid Networks）金字塔网络是一种层级结构的网络，其中每个层级都负责处理不同尺度的特征。
金字塔网络的核心是通过多个不同大小的滤波器对输入进行卷积操作，从而在不同的尺度上捕捉特征。
这种方法可以用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。
2. 多尺度卷积神经网络（Multi-scale Convolutional Neural Networks）多尺度卷积神经网络使用多个并行的卷积层对输入数据进行处理。
每个卷积层使用不同大小的卷积核对输入进行卷积操作，从而捕捉到不同尺度上的特征。
这种方法可以帮助模型更好地理解图像的细节和全局信息。
3. 金字塔池化网络（Pyramid Pooling Networks）金字塔池化网络是一种有效的特征融合方法，通过对特征图进行不同尺度的池化操作，可以捕捉到不同层次的特征。
金字塔池化网络可以应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务，有效提高模型的性能。
4. 金字塔矩阵网络（Pyramid Matrix Networks）金字塔矩阵网络是一种用于文本分类和推荐系统的多粒度特征提取方法。
该方法通过构建一个多尺度的关联矩阵来捕捉不同层次的语义关系。
这种方法在处理自然语言数据时，可以更好地表达不同层次的语义信息。
除了上述的方法，还有许多其他的多粒度特征提取方法，如多分支网络、金字塔注意力网络等。
这些方法在不同的任务和数据集上可能有不同的表现，可以根据具体问题选择合适的方法。
时间序列数据的特征提取方法及在预测中的应用
时间序列数据的特征提取方法及在预测中的应用时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，它在许多领域中都有着广泛的应用，例如金融、气象、交通等。
对于时间序列数据的分析和预测，特征提取是一个非常重要的步骤。
本文将介绍一些常用的时间序列数据特征提取方法，并探讨它们在预测中的应用。
一、时间序列数据的特征提取方法1.统计特征统计特征是最常用的时间序列数据特征提取方法之一。
它包括平均值、方差、最大值、最小值等。
通过计算这些统计特征，可以获取时间序列数据的一些基本信息，例如数据的集中趋势、离散程度等。
2.频域特征频域特征是将时间序列数据转换到频域进行分析的方法。
其中，最常用的是傅里叶变换。
通过傅里叶变换，可以将时间序列数据转换为频谱图，进而提取频域特征。
例如，可以提取频域上的主要频率成分、频率分布等。
3.时域特征时域特征是直接在时间域上对时间序列数据进行分析的方法。
其中，最常用的是自相关函数和自回归模型。
自相关函数可以用来描述时间序列数据之间的相关性，而自回归模型则可以用来预测未来的数值。
通过提取时域特征，可以获取时间序列数据的长期趋势、周期性等信息。
4.小波变换小波变换是一种将时间序列数据分解为不同频率成分的方法。
通过小波变换，可以将时间序列数据分解为低频和高频成分，进而提取不同频率上的特征。
例如，可以提取高频成分上的噪声、低频成分上的趋势等。
二、时间序列数据特征提取方法在预测中的应用时间序列数据特征提取方法在预测中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.金融预测时间序列数据在金融领域中有着广泛的应用。
例如，股票价格预测是一个重要的金融预测问题。
通过提取时间序列数据的统计特征、频域特征和时域特征，可以建立预测模型，对股票价格进行预测。
2.气象预测气象数据是一种典型的时间序列数据。
通过提取气象数据的统计特征和时域特征，可以建立气象预测模型，对未来的气象情况进行预测。
例如，可以预测未来一周的温度、降雨量等。
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( 2) 在区间[ a( ) , b( ) ] 中产生均匀分布的隶 属函数, 如图 1 所示.
图 1 模糊化隶属函数 Fig. 1 F uzzy member ship functio n
( 2) if ( i ) = t hen ( j ) = , 则称 为时间粒度函数, 或简称为粒度函数.
定义 3 对于任意整数 k 和任意两个不同的粒 度 函数 、, 令 P = { p ( p ) ( k ) } , 如果 P ≠ ( P ) ,
-
-
k
= max ( P ) ; 否 则 - k - ,
后, 某日的销售金额会很高; 如果某个月的销售金额 较小, 那么约 6 个月后, 月销售金额会较前 1 个月有
很大的增加等.
1. 4 数据挖掘问题 设 ! = ( , 1, 2 , …, m) 为多 粒度 时间 序列,
R = { r} 代表全体模糊规则的集合, c0 和 s0 都是介于
0～1 的实数. 令:
Abstract: A data mining m et hod, w hich discovers f uzzy rules in mult iple g ranularit y t ime series, w as proposed. T his m et hod int roduces a mul tiple granularity int o t im e series and pro vides the out com e of dat a mining in t he f orm o f fuzzy rules. Aft er t he m athemat ical model of multiple g ranularit y tim e series is established, so me not atio ns related to t he rule discov er ing ar e defined. T he m ining alg orit hm is present ed in det ail s. T he result s o f some ex periment s are also provided t o indicat e the validit y o f t he m ining alg orit hm . Key words: data mining ; f uzzy rule; t ime series
--
k
不存在.
举例: 如果 = year, = day , 那么 ( m ) 、( n) 就
分别代表第 m 年和第 n 天. 而 - k -
=
-
k
-
year 则表
day
示第 k 年中的第 1 天在以日期为粒度函数的时间序
列中的序列号. 当
=
mon t h ,
=
w eek
时,
-
z
-
m onth w eek
第 35 卷 第 9 期 2001 年 9 月
上海交通 大学学报
JO U RN A L O F SHA N GHA I JIA O T O NG U N IV ERSIT Y
文章编号: 1006-2467( 2001) 09-1366-04
多粒度时间序列中模糊规则的提取
V ol. 35 N o. 9 S ep. 2001
图 2 时间跨度模糊化隶属函数 Fig. 2 T he mem ber ship functio n for time span
2. 3 时间序列的预处理 由于所有被提取的 r 都必须满足 C ( r) > c0 且
S ( r) > s0, 因此 从 C ( r ) 和 S ( r ) 的定 义可 以得 出: r 中前键 和后键都成 立的个数 > s0 * c0 * Sum;
第 9 期
张竹润, 等: 多粒度时间序列中模糊规则的提取
13 67
中的表达方式. 定义 2 设 T = ( - ∞, + ∞) ( T 代表时间) , 则
2T 为 T 的幂集. 如果 是从正整数集 Z+ 到 2T 的映 射, 并且满足对于任意正整数 i, j ( i< j ) 都有:
( 1) if ( i ) ≠ and ( j ) ≠ t hen a∈ ( i ) , b∈ ( j ) , a< b;
形式之前, 首先定义模糊规则中的变量. 定义 6 给定时间序列 , 设 n∈Z+ ,
函数, 则
为粒度
( , n) = ∑ o ( t, o) ∈ t∈ ( n)
∀ ( , n) = ∑ o - ∑ o
( t, o) ∈
( t, o) ∈
t∈ ( n)
t∈ ( n- 1)
在 ! 中, 所有的 ( , n) 构成集合 V = { (
b∈ 2 ( n2 ) , 且有 a< b, 则 1 ( n1 ) 与 2( n2) 之间的时 间跨度记为 d[ 1 ( n1 ) , 2 ( n2 ) ] . 在 ! 中, 所有的时间 跨度 d 构成集合 D= { d} . 1. 3 模糊规则的形式
数据挖掘算法将! 作为输入, 而最终以模糊规 则的形式给出挖掘的结果. 在介绍模糊规则的基本
, n) }, 而
所有 ∀ ( , n) 构成集合 ∀ V = { ∀ ( , n) } .
定义 7 令 W = V ∪∀V , 设 w 1、w 3 ∈W , d2 =
d[ 1 ( n1 ) , 3 ( n3 ) ] , 其 中 1 ( n1 ) 、 3 ( n3 ) 分 别与 w 1、
w 3 相对应. F uzzySubset i ( i = 1, 2, 3) 代表对 w 1、d2、
时间间隔 d [ 1 ( n1 ) , 2 ( n2 ) ]
n′ 2 - n′ 1 , 其中 n′ 1 =
- n1 - 1 , n′2 = - n2 - 2 . 为了避免由于粒度函数的变
换而降低时间跨度的精度, 应该选择细节程度最 高的粒度函数.
( 2) 时间跨度的模糊化表达. 经过变换以后, 便 可以对单一 下的时间间隔 n2 - n1 进行模糊化处 理. 下面以 = day 为实例, 给出模糊化隶属函数的 具体形式. 如图 2 所示, 隶属函数的选择是以日期、星期、 月份、年等时间粒度来作为基准的, 并且随着时间跨 度的增长, 模糊子集的范围也越来越大. 从实际意义 出发, 隶属函数应该有有限个模糊子集. 在这里总共 设了 31 个模糊子集, 时间间隔的上限取为 400 d.
( Sum 为! 中所有前键的个数) . r 中前键成立的 个数> s0* Sum . 根据这两个必要条件, 可以在提取 模糊规则之前, 对时间序列进行一些必要的预处理.
收稿日期: 2000-08-25
1 模型的建立及有关定义
1. 1 时间序列 在数据挖掘之前, 首先要搜集大量的相关数据.
从时间序列的角度来看, 每个数据单元可以被抽象 为一个二元组( t, o) . 其中: t 为时间变量; o 为数据变 量, 反映数据单元的实际意义, 诸如某种商品的销售 金额、股票的价格等. 由此, 对于时间序列可以给出 如下的定义.
置信度 C( r ) =
r
中前、后键都成立的个数 r 中前键成立的个数
支持度 S ( r ) =
r 中前键成立的个数 ! 中所有前键的个数
则在 ! 中提 取 模 糊规 则 的 问 题 就是 一 个 四 元 组
( ! , R, c0, s0) . 也就是要在 ! 中寻找所有的模糊规则 r ∈R , 满足 C( r) > c0 且 S ( r) > s0.
Discovering Fuzzy Rules in Multiple Granularity Time Series
ZH A N G Zhu-r un, X IE K ang-lin, ZH A N G Zhong-neng ( Dept . o f Comput er Science and Eng . , Shanghai Jiaot ong Univ. , Shang hai 200030, China)
2 模糊规则提取的方法
2. 1 变量的模糊化 在 定义 7 中, 模 糊规 则 r 内 的子 命题: “w is
F uzzySubset ”代表对变量 w 的模糊化, 其含义就是 用模糊子集 F uzzySubset 来代表变量 w . 确定隶属 函数的具体过程如下:
( 1) 对 于 ! 中的每一个 , 通过 = ∑ o计 算 (t, o) ∈ t∈ ( n)
表示第 z 个月份的最后 1 个星期. 下面再分别给出
多粒度时间序列和时间跨度的定义.
定 义 4 多 粒 度 时 间 序 列 ! = ( , 1, 2 , …,
m) . 其中: 为时间序列; 1, 2, …, m 为 m 种不同 的时间粒度函数.
定义 5 设 1 、2 为粒度函数, n1 、n2∈Z+ . 如果 满足 1 ( n1 ) ≠ , 2 ( n2 ) ≠ , 并 且 a ∈ 1 ( n1 ) ,
张竹润, 谢康林, 张忠能
( 上海交通大学 计算机科学与工程系, 上海 200030)
摘 要: 介绍了一种从多粒度时间序列中提取模糊规则的数据挖掘方法, 该方法在时间序列中引入 多重时间粒度, 以模糊规则的形式给出数据挖掘的结果. 建立多粒度时间序列的数学模型, 并对提 取模糊规则中所涉及的一些基本概念作出定义. 在此基础上, 给出数据挖掘的具体算法. 通过实验 证明了该挖掘算法的有效性. 关键词: 数据挖掘; 模糊规则; 时间序列 中图分类号: T P 311 文献标识码: A