基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法

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.

基于特征变权的动态模糊特征选择算法

针对大多数动态特征选择算法不能实时地根据特征重要性的变化动态优化模糊特征的问题,提出了基于特征变权的动态模糊特征选择算法.该算法利用滑动窗口分割模糊化后的数据,在第1个窗口中进行离线模糊特征选择,根据输入模糊特征与输出特征的互信息量,计算各个模糊输入特征的权重,获取候选模糊特征子集,并采取后向特征选择的方式和模糊特征筛选指标得到优化模糊特征子集;在随后的窗口中进行在线模糊特征选择,结合当前窗口的候选模糊特征子集和已有模糊特征选择结果,计算模糊输入特征的重要度,获得当前窗口中的优化模糊特征子集.通过计算窗口之间模糊特征权重的变化,发现输入模糊特征的演化关系.不同数据集的仿真结果表明,所提出算法在自适应性和预测准确性方面均有显著提高.

突发事件下供应商选择模型研究

针对突发事件发生后,商业企业需要调整采购决策,重新进行供应商选择问题,建立了突发事件供应商评价指标体系,该指标体系中既有供应商的基本指标,又存在反映突发事件特性的指标。将层次分析法、模糊综合评判和全排列多边形图示指标法运用到突发事件供应商选择当中,建立了突发事件供应商选择模型。该模型能较好地解决评价指标难以准确统计和量化的问题,合理地解决了单级指标和多级指标同时作为评价指标的权重问题,使选择结果更准确客观。

基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法

针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处理,采用向量运算生成频繁项集,提高频繁项集挖掘效率.考虑到项集之间的时态关系以及树结构的优势,提出一种新的频繁项集树结构挖掘时态关联规则,其挖掘频繁项集与树结构构建同时进行,无需产生候选项集,提高了规则挖掘效率.实验表明,对比于其他算法,所提出算法在挖掘效率和规则解释性方面效果更好,具有较好的应用前景.

基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensional shape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果.

基于局部分布的贝叶斯自适应共振理论增量聚类算法

针对传统的贝叶斯增量聚类算法需要人为设置参数,且对分布不均衡数据聚类效果不佳的问题,提出一种基于局部分布的贝叶斯自适应共振理论增量聚类算法.首先,利用数据快照读取数据;然后,在无需设置参数的情况下,考虑类簇的局部分布情况,自适应地确定新数据的所属类别,并更新获胜类簇;最后,确定相邻快照中类簇的演化关系.不同数据集的仿真结果表明,所提出的算法在准确性和自适应性方面均有显著提高.