面向相似性的時間序列表示與搜索方法研究.pdf

1、為了充分利用歷史數(shù)據(jù),從大型數(shù)據(jù)庫中尋找歷史時間序列數(shù)據(jù)隱藏的知識,本學位論文對面向相似性的時間序列表示和搜索方法進行了細致的研究.本文在研究各種相似性定義的基礎上,提出了一種較為統(tǒng)一的時間序列相似性概念體系,在該概念體系內,相似性被定義為依賴于某種相似性度量函數(shù)和變換約束的概念.,相似性帶有一定的"主觀性",即相似性只能是在某種變換約束下的相似性.從而將相似性問題歸結為尋找合適的變換函數(shù)和相似性函數(shù)的問題.解決相似性搜索問題的關鍵在于

2、尋求某種魯棒性強且計算復雜度低的時間序列近似表示方法.本文圍繞著算法的快速性、降維效果、準確性、一致性和動態(tài)性等要求,實現(xiàn)了如DFT、DWT等整體正交變換方法;PAA、界標模型等特征提取方法;并且提出了一種自頂向下的基于局部極值特征抽取的時間序列表示方法并驗證其在速度方面的優(yōu)越性.另一方面,本文在結合時間序列相似性比較和分類的兩個實例分析中,進一步驗證了該算法的正確性并闡述了面向相似性時間序列表示方法的簡單應用.在時間序列數(shù)據(jù)庫的索引和

3、查詢方法的研究中,本文分析并給出了R<'*>-樹的索引架構生成、搜索、刪除和查詢的相關算法;提出了建立基于局部極值特征抽取的時間序列表示方法和DFT結合的多級混合索引方法,從而達到能夠快速、準確地完成相似性搜索并且給出了混合索引的建立和搜索算法以及分級識別的原理結構.本文還對于在相似性查詢過程中必要的環(huán)節(jié)如匹配模式、分類算法和查詢中可能存在的問題作了詳細地分析.面向相似性的時間序列搜索和查詢有著廣闊的應用前景.本文對該分析方法在機械設備