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    188宝金博页面版: 多粒度时间序列下粒度决策的演化模型研究

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    内容提示： 2011，47 （20）1引言在数据挖掘和数据库知识发现的诸多方法中， 粗糙集理论[1]对于处理复杂系统不失为一种有效的方法，已经成为信息科学中最为活跃的研究领域之一。 目 前大多数的粗糙集研究都集中在静态信息表的处理上[1-5]，而在许多实际的数据中， 大多数的数据库是以时间序列的形式表现出来的， 文献[6]考虑了决策信息表中的时态属性，但最终是落脚在了静态表上， 没有考虑决策信息表的演化性。 作为时态关系的研究， 文献[7-11]分别建立不同的关系代数体系。 文献[12-15]在时间序列挖掘和预测领域进行了相关研究工作。 针对具有时间序列特征的决策信息系统，文章在经典...

    文档格式：PDF | 页数：4 | 浏览次数：9 | 上传日期：2014-12-31 20:57:01 | 文档星级：
    2011，47 （20）1引言在数据挖掘和数据库知识发现的诸多方法中， 粗糙集理论[1]对于处理复杂系统不失为一种有效的方法，已经成为信息科学中最为活跃的研究领域之一。 目 前大多数的粗糙集研究都集中在静态信息表的处理上[1-5]，而在许多实际的数据中， 大多数的数据库是以时间序列的形式表现出来的， 文献[6]考虑了决策信息表中的时态属性，但最终是落脚在了静态表上， 没有考虑决策信息表的演化性。 作为时态关系的研究， 文献[7-11]分别建立不同的关系代数体系。 文献[12-15]在时间序列挖掘和预测领域进行了相关研究工作。 针对具有时间序列特征的决策信息系统，文章在经典粗糙集理论[16]下引入多时间粒度序列，并对其发展趋势和性质进行研究，建立了一种粒度决策的演化模型。2多粒度时间序列的概念对于大型数据信息系统而言，从时间序列的角度来看， 每个数据单元可以被抽象为一个二元组 (t o) 。 其中： t 为时间变量； o 为数据变量， 反映数据单元的实际意义， 诸如某种商品的销售金额、股票的价格。 由此，对于时间序列可以给出如下的定义。定义2.1 时间序列 δ 是一个无限集{(t1 o1) ， (t2 o2) ， …}，满足 ti< ti+1（ i = 1，2，…）。在实际应用中使用到的时间序列 σ 是 δ 的真子集， 即σÌδ 。 对于时间序列来说， 可以存在细节不同的多个描述层次。 为了准确地表达时间序列中的多重时间粒度以及它们之间的相互关系，文章参用了文献[17]中的表达方式。定义 2.2 设 T=(-¥ +¥)（ T 表示时间） ， 2T为 T 的幂集。 如果 μ 是从正整数集 Z+到 2T的映射，并且满足对于任意正整数 i j（ i<j）都有：（1） "aÎ μ(i) , "bÎ μ(j) ， if μ(i)¹Æ and μ(j)¹Æ thena<b ；（2）if μ(i) =Æ then μ(j)=Æ 。则称 μ 为时间粒度函数，或简称粒度函数， a<b 表示在时间序列上 a 位于 b 的前列。定义2.3[18]对于任意整数 k 和任意两个不同的粒度函数μ 、 ν ， 令 P ={p | ν(p) Í μ(k)} 。 如果 P¹Æ ， 则 |k-||k-|ν=max(P) ；否则 |k-|定义 2.4[18]多粒度时间序列 Σ=(σ:μ1 μ2 μn) ， 其中 σμν=min(P) ，μμν、 |k-|μν不存在。多粒度时间序列下粒度决策的演化模型研究胡玉文， 徐久成， 张倩倩HU Yuwen， XU Jiucheng， ZHANG Qianqian河南师范大学 计算机与信息技术学院，河南 新乡 453007College of Computer & Information Technology，Henan Normal University，Xinxiang，Henan 453007，ChinaHU Yuwen， XU Jiucheng， ZHANG Qianqian.Research on evolution model of granular decision based on multiple timegranularity.Computer Engineering and Applications，2011，47 （20）：117-120.Abstract： At present，most of the research applications of rough set theory remain in the field of static tables，but as the da-ta in the real world is constantly increasing and updating， there are apparent limitation when dealing with the changing data.Multi-granularity time series is introduced in this paper based on the classical rough set theory.The relevance among deci-sions which are produced by each granule is studied and the relevant granular decision evolution model is built after the di-vision of decision-making information system.Finally the feasibility of homologous evolution is formulated.Key words： multiple granularity；time series；decision evolution；homologous evolution摘要： 目 前， 粗糙集理论大多 数的研究应用 都停留在静态表的基础上， 但在实际中决策信息表的数据是在不停的增加更新当中， 静态的方法在处理不停增加和变换的数据时有着很明显的局限性。 在经典粗糙集理论的基础上， 引 入多 粒度时间序列， 对决策信息系统划分后， 研究各个粒所产生的决策间的相互关联性， 建立相关的粒度决策演化模型， 并通过实例验证同源演化的有效可行性。关键词：多 粒度； 时间序列； 决策演化； 同源演化DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.20.034文章编号：1002-8331 （2011）20-0117-04文献标识码：A中图分类号：TP18基金项目：国家自 然科学基金 （the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60873104）； 河南省高校新世纪优秀人才支持计划 （No.2006HANCE T-19）；河南省188宝金博页面版厅自然科学基金 （No.2008B520019）。作者简介：胡玉文 （1982—），男，硕士研究生， 主要研究方向粗糙集理论、粒计算、数据挖掘； 徐久成 （1963—）， 男， 博士， 教授； 张倩倩 （1982—）， 硕士研究生。 E-mail：huyuwen611@qq.com收稿日期：2009-12-22；修回日期：2010-04-08Computer Engineering andApplications计算机工程与应用117

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