Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 220 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

220
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.
Резюмирование – генерация гранулярного описания поведе-
ния НВР, определение семантики гранул и трансляция гранулярного опи-
сания НВР в виде предложения на естественном языке.
Поиск аномалий – выявление лексических, синтаксических и
семантических ошибок и нетипичных нечетких объектов и правил на ос-
нове грамматики языка LANG .
Таким образом, структурно-лингвистический подход нацелен
на решение комплекса задач интеллектуального анализа временных рядов
на основе нечеткого моделирования ВР и анализа нечетких тенденций.
Далее рассмотрим подходы к решению вышеперечисленных задач.
Контрольные вопросы
1.
Перечислите задачи Data Mining, которые возникают при исследовании
модели НВР на основе структурно-лингвистического подхода.
2.
Сформулируйте основные положения структурно-лингвистического под-
хода.

Страницы