摘要
介绍了如何对时序数据库进行数据库挖掘,其中包括数据预处理,识别重要的预测属性,提取相应的关联规则。文章采用的是基于信号处理和信息论网络的方法,并使用模糊和集成的概念来简化规则库。
This paper introduces a general method for knowledge discovery in time series database.The process includes data mining,identifing the most important predicting attributes,and extracting a set of association rules which can be used to predict the time series behavior in the future.This method is based on signal processing techniques and the information-theoretic fuzzy approach.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第1期188-190,219,共4页
Computer Engineering and Applications
基金
湖北省自然科学基金资助项目(编号:2000J157)
