免费论文：功夫序列数据发掘算法的接洽

时态数据发掘是数据发掘的一个要害上面，功夫序列数据是时态数据的一个要害典型，是对延续串事变爆发的数据按功夫程序爆发的一个陈设。辨别于保守的功夫序列统计领会，功夫序列数据发掘归纳多个学科的表面和本领，经过归结演绎的本领获得功夫序列数据中隐含的常识，是正文接洽的中心。正文开始综述了数据发掘的关系本领和功夫序列数据发掘范围的关系接洽。接着设置了鉴于功夫标准观念的趋向和趋向精确度，以满意对趋向有各别诉求的消息运用者的需要，运用定量的本领测量趋向精确水平。将旗号领会范围中的体味形式领会本领（Empirical Mode Decomposition, EMD）引时髦间序列趋向索取，对准金融功夫序列非宁静、非线性的特性，提出了鉴于EMD领会的金融功夫序列趋向索取本领，并与保守的趋向索取本领举行比较，考证了EMD本领对于非宁静、非线性金融功夫序列趋向索取的灵验性。在此普通上提出了金融功夫序列的子序列分层配合算法，开始对索取的功夫序列趋向举行数据预处置，获得字符趋向序列，举行功夫序列趋向的粗配合，获得趋向一致的中央截止集；接着在中央截止会合进前进一步的详细配合，最后获得与查问序列一致的子序列截止集。经过数据试验，考证了鉴于趋向索取的子序列分层配合算法与保守算法比拟，缩小结束果集的冗余，革新了子序列配合算法的功效。

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