一种发现时空变化模式的方法  

An Approach to Discovering Evolution Patterns

作　　者：滕明贵[1] 马献章[2] 吴正龙[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230026 [2]成都军区通信部,四川成都610011

出　　处：《中国科学技术大学学报》2005年第2期240-244,共5页JUSTC

基　　金：国家自然科学基金重点项目(69835010);国家863高科技重点项目(2001AA115170)资助.

摘　　要：针对时空快照模式,提出一种从时空快照数据中发现时空变化模式的方法. 采用了基于密度和基于网格的方法,将高维密集单元的搜索限制在子空间密集单元的交集中,缩小了搜索空间.通过引入子约束和模式区间等概念,使算法能发现不同概念层上的变化模式.结果中的模式质量取决于离散过程中的最小粒度.通过实验数据证明,此法能够有效地从时空快照数据中有效提取时空变化模式.Aiming at Temporal-Spatial snapshots database, this paper proposes an approach to discovering temporal-spatial evolution patterns. Based on methods of Density and Grid, this approach limits dense cells to the intersection of their sub-dimension dense cells, which shrinks the searched space. With the introduction of sub-constraint and pattern range, evolution patterns in all conceptual layers can be discovered. The results are dependent on the minimal granularity of scattering. Experiments demonstrate that this approach is efficient in extracting evolution patterns from temporal-spatial snapshots.

关 键 词：时空数据 快照模型 变化模式 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]