Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 158 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

158
Открытыми проблемами нового научного направления Time Series Data
Mining являются следующие:
1)
извлечение знаний о поведении временных рядов в форме нечетких
тенденций [Ярушкина, 2004];
2)
прогнозирование на основе распознанной тенденции нечеткого ВР:
If trend is F then next point is Y [Ярушкина, 2004];
3)
использование извлеченных правил в экспертных системах и сис-
темах поддержки принятия решений;
4)
лингвистическая трансляция результатов кластеризации паттернов
ВР в правила [Yu, 2005];
5)
резюмирование совокупности нечетких ВР [Batyrshin, 2004].
Контрольные вопросы
1. Дайте определение гранулированного ВР.
2.
Дайте определение темпорального анализа ВР.
3.
Что понимается под интеллектуальным анализом данных или Data
Mining?
4.
Какие задачи решаются на основе Data Mining?
5.
Приведите виды темпорально-логических концептов ВР.
6.
Назовите проблемы нового научного направления Time Series Data Mining.
Выводы
Анализ методологических подходов к решению моделирования времен-
ных рядов, приведенный в главе 3, позволяет обобщить основные принципы,
лежащие в их основе:
1. Принцип «разделяй и властвуй».
Это теоретический принцип декомпозиции общей модели временного ря-
да на модели, выражающие предопределенные классы поведения временного
ряда. Другими словами, это экспертная декомпозиция исходного временного
ряда на
совокупность однородных по типу и одновременных временных рядов,

Страницы