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文檔簡介
1、近年來，幾乎在各種領域都需要處理時間序列數(shù)據(jù)，對時間序列數(shù)據(jù)的研究也涉及很廣。時間序列數(shù)據(jù)中包含著很多有用的信息，蘊含著許多潛在的事物發(fā)展的規(guī)律。粗糙集理論是波蘭數(shù)學家Z.Pawlak于1982年提出的一種處理含糊性和不確定性問題的數(shù)學工具，已成為計算機科學與技術領域中頗具挑戰(zhàn)力的方向之一。約簡是粗糙集理論的重要內容，通過刪除知識庫中多余的屬性值，來保留知識庫中的重要知識，以提高知識的質量，方便用戶決策。本文主要研究時間序列數(shù)據(jù)的屬性約
2、簡，以及關聯(lián)規(guī)則的挖掘。具體工作如下： (1)時序信息系統(tǒng)從原始離散數(shù)據(jù)和實時時序信息系統(tǒng)中獲取方法的研究和分析，并且形成非時序信息表。 (2)對屬性約簡方法的研究，主要分為傳統(tǒng)屬性約簡和非時間序列信息表的屬性約簡研究。本文提出了基于信息增益和時間屬性優(yōu)先的屬性頻率約簡策略。 (3)對規(guī)則獲取策略進行了研究。通過分析規(guī)則獲取的一般方法在直接獲得最小規(guī)則集時存在的不足，本文提出一個改進的規(guī)則獲取算法，可以直接獲取最
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