Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 212 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

212
2. Лексика грамматики языка LANG определяется локальными нечеткими
тенденциями V
N
=Nτ НВР. Аксиома грамматики есть общая тенденция S=Gτ.
3. Синтаксис грамматики языка LANG зададим в виде продукционных
правил следования нечетких тенденций P=Rule_eτ, определяемых на НВР как
результат зависимости нечетких тенденций от значений тенденций в предыду-
щие моменты времени: «ЕСЛИ тенденция(i), ТО затем тенденция (j)».
4. Семантике лингвистических выражений языка LANG сопоставим
не-
четкие множества
AV
~
,
~
,
~
, задаваемые функциями принадлежности в
ACL-шкале.
5. Решение задач интеллектуального анализа временных рядов (TSDM),
определенных в главе 4 как задачи извлечения знаний из временных рядов, све-
дем к решению задач анализа и синтеза грамматики языка LANG:
Сегментация – представление НВР в виде последовательности
терминальных символов (нечетких тенденций) грамматики языка LANG.
Кластеризация – построение лексики языка LANG: образова-
ние локальных нечетких тенденций.
Поиск ассоциативных правил – определение синтаксиса языка
LANG на основе извлечения синтаксических правил следования нечетких
тенденций.
Классификация – распознавание общей нечеткой тенденции
НВР как вывода нечеткой аксиомы грамматики языка LANG.
Используем сгенерированную грамматику в режиме порождения для
построения гранулярного представления НВР и решения следующих задач
извлечения знаний из временных рядов:
Частотный анализ – формирование компонент гранулярного
описания НВР в виде часто встречающихся нечетких тенденций и их пат-
тернов.
Прогнозирование – получение многоуровневого прогноза: в
терминах общей, локальной, элементарной тенденций, в терминах нечет-
ких и числовых уровней ВР.

Страницы