Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 157 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

157
В работе [Ковалев, 2007] рассмотрен подход к сегментации ВР на неиз-
вестные заранее нечеткие тенденции, называемые нечеткими темпоральными
образами. Данный подход базируется на концепции информационно-
теоретического подхода: поиск границ темпоральных образов на основе анали-
за энтропии распределения вероятностей появления следующих друг за отсче-
тов ВР. Внутри образа энтропия для начальных
позиций максимальна и умень-
шается по мере продвижения к концу образа. Энтропия скачкообразно возрас-
тает с выходом из образа.
В
основе построения модели положено понятие нечеткого темпораль-
ного события, характеризующего поведение ВР на временном интервале:
)),((&)),((),( qttttyttФ
bababa
.
Такое
событие имеет смысловое описание «на временном интервале
[t
a
, t
b
] с нечеткой продолжительностью q наблюдается тренд временного ряда
с
нечетким значением
. Автор рассматривает частные случаи нечетко-
темпоральной модели, где каждое событие описывается своим методом рас-
чета. Например, нечеткая переменная «тренд» определяется тангенсом угла
наклона
прямой линии, аппроксимирующей монотонные участки ВР. В каче-
стве инструментов анализа предлагается использовать нечеткие гиперграфы,
нечеткие
нейронные сети.
В соответствии с методологией CWP основные направления работ сгруп-
пированы в следующие классы [Ярушкина, 2009]:
Уточнение (precisiation) паттернов ВР, основанных на восприятии;
Обработка ВР на основе принципа обобщенных ограничений (gene-
ralized constraints);
Извлечение ассоциативных правил;
Преобразование ассоциаций на основе принципа обобщенных ог-
раничений (generalized constraints);
Использование экспертных знаний в системах поддержки принятия
решений.

Страницы