Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 215 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

215
11.
[Яхъяева, 2006] Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети :
учебное пособие / Г. Э. Яхъяева. – М. : Интернет-Университет Информа-
ционных технологий: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.
ГЛ А ВА 5. СТРУКТУРНО-ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД
К АНАЛИЗУ НЕЧЕТКИХ ТЕНДЕНЦИЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Введение
В настоящей главе рассматриваются в рамках направления Time Series
Data Mining (TSDM) основы нового структурно-лингвистического подхода для
извлечения знаний о поведении временных рядов, выраженных в форме зави-
симостей нечетких тенденций.
Знания о нечетких тенденциях, извлекаемые из временных рядов, будут
представлены в виде нечетких моделей и базы нечетких продукционных пра-
вил, допускающих как лингвистическую интерпретацию,
так и числовую оцен-
ку уровней ВР. Они могут дополнять знания, получаемые в различных подхо-
дах к построению моделей временных рядов, а в случаях трудностей при их по-
строении служить средством «интеллектуальной поддержки» специалистов
различной квалификации.
При разработке структурно-лингвистического подхода были использова-
ны структурно-функциональная модель ACL-шкалы, FT-преобразование вре-
менного
ряда в нечеткий временной ряд и модель нечетких тенденций, рас-
смотренные в главе 4.
Основная идея структурно-лингвистического подхода заключается в
идентификации нечеткой грамматики языка LANG, задающей форму представ-
ления знаний о поведении ВР в виде нечетких продукционных правил, при этом
исследуемый временной ряд рассматривается как предложение на этом языке.

Страницы