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多维时间序列异常检测算法综述 被引量：31
1
作者 胡珉 白雪 +1 位作者 徐伟 吴秉键 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1553-1564,共12页
随着信息化技术不断提高,时序数据规模呈指数级增长,为时间序列异常检测算法发展提供了契机和挑战,也使其逐步成为数据分析领域新增的研究热点。然而,这一方面的研究仍处于初步阶段,研究工作的系统性不强。为此,通过整理和分析国内外文... 随着信息化技术不断提高,时序数据规模呈指数级增长,为时间序列异常检测算法发展提供了契机和挑战,也使其逐步成为数据分析领域新增的研究热点。然而,这一方面的研究仍处于初步阶段,研究工作的系统性不强。为此,通过整理和分析国内外文献,将多维时间序列异常检测的研究内容按照逻辑顺序分为"维数约简""时间序列模式表示"和"异常模式发现"三个方面,并对其主流算法进行梳理和归纳,以全面展现当前异常检测的研究现状和特点。在此基础上,还指出了多维时间序列异常检测算法的研究难点和研究趋势,以期对相关理论和应用研究提供有益的参考。 展开更多
关键词 多维时间序列 异常检测 维数约简 时间序列的模式表示 异常模式发现
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时序数据挖掘的预处理研究综述 被引量：13
2
作者 张友浩 赵鸣 +1 位作者 徐梦瑶 赵光晶 《智能计算机与应用》 2021年第1期74-78,共5页
由于时序数据的海量、高维等特点,对原始数据进行预处理是实现时序数据挖掘的重要步骤。有效的预处理不仅能去除噪声、冗余,减低数据规模、提升计算效率,还能通过提取数据特征,揭示数据关系,有助于实施时序数据挖掘。本文从数据缺失、... 由于时序数据的海量、高维等特点,对原始数据进行预处理是实现时序数据挖掘的重要步骤。有效的预处理不仅能去除噪声、冗余,减低数据规模、提升计算效率,还能通过提取数据特征,揭示数据关系,有助于实施时序数据挖掘。本文从数据缺失、数据噪声、离群点/异常值、特征提取和模式表示几个方面,对已有的原理和方法进行分析归纳,为后续时序数据挖掘研究提供参考。 展开更多
关键词 时间序列 预处理 数据清洗 特征提取 模式表示
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基于时间序列模式表示的异常检测算法 被引量：8
3
作者 詹艳艳 陈晓云 徐荣聪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期96-99,共4页
提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法(PREOV)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列模式表示的基础上提取异常值,可以大大提高算法... 提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法(PREOV)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列模式表示的基础上提取异常值,可以大大提高算法的效率和准确性,达到事半功倍的效果。在本算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低。该算法计算简单、实现方便、无须训练,可以支持时间序列的动态增长。 展开更多
关键词 斜率 时间序列 模式表示 支持数 异常值
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考虑个体特征的非脑电睡眠分期 被引量：8
4
作者 王海涛 郑慧君 +2 位作者 曹征涛 杨军 俞梦孙 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期161-165,共5页
利用非脑电信号进行睡眠分期是睡眠医学的重要课题。提出一种自动分期算法,利用心率、呼吸率、血氧饱和度和体动信息。首先对前2种信号进行模式描述,形成描述单元;描述单元在规则库的指导下吸纳其他通道的特征,最终形成对应某个分期的... 利用非脑电信号进行睡眠分期是睡眠医学的重要课题。提出一种自动分期算法,利用心率、呼吸率、血氧饱和度和体动信息。首先对前2种信号进行模式描述,形成描述单元;描述单元在规则库的指导下吸纳其他通道的特征,最终形成对应某个分期的完整描述;再用不确定推理的方法完成分期。实验表明,病人的分期符合率和健康人保持在同一个水平。整个算法模拟了人的思维过程,可扩充性强,具有良好的临床应用前景。 展开更多
关键词 睡眠分期 时间序列 模式描述 人工智能
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水文时间序列相似性查询的分析与研究——以漯河站、何口站汛期降雨量相似性查询为例 被引量：8
5
作者 李薇 孙洪林 《水文》 CSCD 北大核心 2009年第6期76-80,共5页
水文时间序列相似性查询可用于雨洪过程预测、环境演变分析、水文过程规律分析等方面。最为直接的应用是回答防汛指挥中经常问到的"当前水文过程相当于历史上哪一时期的同类过程"等问题。由于水文数据数量大、类型复杂,仅使... 水文时间序列相似性查询可用于雨洪过程预测、环境演变分析、水文过程规律分析等方面。最为直接的应用是回答防汛指挥中经常问到的"当前水文过程相当于历史上哪一时期的同类过程"等问题。由于水文数据数量大、类型复杂,仅使用水文学的理论和传统统计方法加以分析,往往因为计算能力、存储能力以及算法的复杂而造成预测时间较长。在水文领域引入数据仓库和数据挖掘的理论与技术,为解决水文科学研究面临的问题提供了新的思路。 展开更多
关键词 时间序列 模式表示 相似性度量 相似性查询
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基于时间序列的模式表示挖掘频繁子模式 被引量：4
6
作者 詹艳艳 陈晓云 徐荣聪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第21期139-142,161,共5页
论文提出了一种基于时间序列的模式表示挖掘时间序列中频繁子模式的算法(TSFSM)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列的模式表示的基础上挖掘其频繁子模式,可以大... 论文提出了一种基于时间序列的模式表示挖掘时间序列中频繁子模式的算法(TSFSM)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列的模式表示的基础上挖掘其频繁子模式,可以大大提高挖掘的效率和准确性,达到事半功倍的效果。在该算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低。并且该算法计算简单,实现方便,可以支持时间序列的动态增长。 展开更多
关键词 斜率 时间序列 模式表示 频繁子模式 支持度
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基于分段线性方法的瓦斯浓度时间序列模式表示
7
作者 许徽 张剑英 +1 位作者 陈娟 赵志凯 《工矿自动化》 2010年第8期41-44,共4页
指出直接采用原始瓦斯浓度时间序列进行短期浓度预测、相似性查询、时间序列分类和聚类等数据挖掘工作不但效率低下,而且会影响时间序列数据挖掘的准确性和可靠性;提出了一种采用分段线性方法的时间序列模式表示方法。采用分段线性表示... 指出直接采用原始瓦斯浓度时间序列进行短期浓度预测、相似性查询、时间序列分类和聚类等数据挖掘工作不但效率低下,而且会影响时间序列数据挖掘的准确性和可靠性;提出了一种采用分段线性方法的时间序列模式表示方法。采用分段线性表示方法对瓦斯浓度时间序列进行模式表示后可换来较小的存储和计算代价,只保留了时间序列的主要形态,去除了细节干扰,更能反映出时间序列的自身特征,有利于提高数据挖掘的效率和准确性。 展开更多
关键词 瓦斯浓度 数据挖掘 时间序列 模式表示 分段线性表示
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基于关键点的时间序列模式表示 被引量：1
8
作者 张安勤 叶文珺 《上海电力学院学报》 CAS 2010年第5期505-508,共4页
时间序列包含的数据量大、维数高、数据更新快,很难直接在原始时间序列上进行数据挖掘.借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种基于关键点的分段线性表示法,用关键点组成的直线段近似描述时间序列.将关键点作为时间序列的分割点,反... 时间序列包含的数据量大、维数高、数据更新快,很难直接在原始时间序列上进行数据挖掘.借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种基于关键点的分段线性表示法,用关键点组成的直线段近似描述时间序列.将关键点作为时间序列的分割点,反映时间序列的主要特征,降低时间序列的维数,使整体误差达到最小. 展开更多
关键词 时间序列 模式表示 关键点 线性分段
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面向航天器测试的时序数据模式表示方法研究
9
作者 周家杰 余丹 +1 位作者 马世龙 陈丽萍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第1期127-130,共4页
通过计算某一点与其左右两相邻点斜率的比值确定出变化点,连接这些变化点,就得到一种基于斜率变化阈值的时间序列分段线性STC表示算法。来自航天器不同分系统的真实数据集实验表明,使用STC算法作为航天器测试时间序列的模式表示方法,与... 通过计算某一点与其左右两相邻点斜率的比值确定出变化点,连接这些变化点,就得到一种基于斜率变化阈值的时间序列分段线性STC表示算法。来自航天器不同分系统的真实数据集实验表明,使用STC算法作为航天器测试时间序列的模式表示方法,与其他分段线性表示算法相比,该方法具有算法简单、拟合程度高和适应能力强的特点。 展开更多
关键词 航天器测试 时序数据 数据挖掘 模式表示 分段线性表示
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前兆观测异常数据检测方法研究 被引量：11
10
作者 张聪聪 王秀英 《震灾防御技术》 CSCD 2014年第B10期615-621,共7页
借鉴数据挖掘中的算法,本文设计了一种前兆时序模式表示方法,利用该方法可以快速检测数据序列中大幅突跳、阶跃等比较明显的异常数据。实际观测数据应用结果表明,该方法对于大量数据的异常检测效率很高,对前兆数据的预处理工作具有积极... 借鉴数据挖掘中的算法,本文设计了一种前兆时序模式表示方法,利用该方法可以快速检测数据序列中大幅突跳、阶跃等比较明显的异常数据。实际观测数据应用结果表明,该方法对于大量数据的异常检测效率很高,对前兆数据的预处理工作具有积极意义。 展开更多
关键词 地震前兆观测 异常数据 数据检测 时间序列 模式表示
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