DOI码：10.16383/j.aas.2018.c170222
发表刊物：自动化学报
关键字：多维时态关联规则; 模糊推理;演化; 概念漂移;
摘要：挖掘时态关联规则的目的是为了发现带有时态信息的项集之间有趣的关系.由于数据库经常动态更新,时态关联规则的挖掘也应该适应数据库的更新.然而,现有的大多数算法不仅需要重新挖掘更新的数据库,浪费了大量的时间和效率,而且不能利用已存在的规则定量地预测某些项的变化趋势.本文提出了一个基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测建模算法（Evolving fuzzy inference model based on multidimensional temporal association rules,EFI-MTAR）,主要优势是构建了一种基于多维时态关联规则的模糊推理建模算法（Fuzzy inference modeling algorithm based on multidimensional temporal association rules,FI-MTAR）,实现了对时间序列的定量预测.此外,为了降低规则更新的代价和加快规则预测的速度,提出了概念漂移检测策略来处理时间序列数据以适应数据库的动态更新.实验结果表明了本文提出算法的有效性和准确性.
论文类型：期刊论文
学科门类：工学
文献类型：J
卷号：44
期号：8
页面范围：1446-1459
是否译文：否
发表时间：2018-01-01
发布期刊链接：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2018&filename=MOTO201808009&uniplatform=NZKPT&v=nkdm0BfuU492FOPgcEJSk_0ieU8i5a89vW8LlYX05OsRD_5FeFxiZYO5ceXY8XMU