基于遗传算法的时间序列中频繁结构模式发现研究  

Discovering Frequent-merging Configuration Patterns in Time Series Using Genetic Algorithm

作　　者：李斌[1] 汪祖媛[1] 高清维[1] 庄镇泉[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥230026

出　　处：《电路与系统学报》2004年第4期81-85,133,共6页Journal of Circuits and Systems

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60171029);中国科技大学留学回国人员科研启动基金资助项目(KB2509)

摘　　要：本文提出了一个基于小生境遗传算法和模式缓存的时间序列中频繁结构模式的发现算法,该算法具有轻便、灵活、可扩放性好的特点,可根据实际情况合理配置计算时间和所占用的内存资源,并可实现挖掘结果的实时动态更新输出,在实际时间序列数据上的实验证明了该算法的有效性。An Algorithm based on multiple-niche genetic algorithm and the technique of pattern caching for discovering frequent-emerging configuration patterns in time series is proposed. Using this algorithm, memory resources can be appropriately allocated, computational time can be shorten, the result of data-mining process can be updated in real time. The effectiveness of proposed algorithm is verified by the experiment on the real data of time series as to show its merits as convenient, flexible and scalable.

关 键 词：时间序列 数据挖掘 频繁结构模式 遗传算法 模式缓存 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]