基于多目标决策的时间序列数据挖掘算法仿真.pdf

时间序列数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注从大量的时间序列数据中发现有趣且有用的信息和知识。由于时间序列数据经常受到噪声和异常值的干扰，有效地从这些数据中提取有意义的模式和趋势，对于预测、决策支持、模式识别等多个领域具有极其重要的应用价值。 在时间序列数据挖掘中，常见的挑战包括噪声的干扰、数据处理时间过长、算法加速比低以及可扩展性差等问题。传统的数据挖掘算法在面对大规模时间序列数据时往往难以兼顾算法的效率和准确性。针对这些问题，何保荣在其研究中提出了将多目标决策理论应用于时间序列数据挖掘中的新思路，旨在提高数据挖掘的效率和准确性。 多目标决策理论是一种处理具有多个冲突目标决策问题的决策方法，它允许决策者根据各种目标的重要性对备选方案进行排序和选择。在时间序列数据挖掘的背景下，多目标决策理论可以帮助研究人员在处理数据时考虑多个因素（如时间序列的相似性、差异性等），以实现更高效和准确的数据挖掘。 基于多目标决策的时间序列数据挖掘算法主要分为以下几个步骤： 1. 数据预处理：需要对时间序列进行预处理以消除噪声。噪声是时间序列数据挖掘中的一个主要障碍，它可能会掩盖真实的信号并影响结果的准确性。数据预处理包括去噪和滤波等方法，目的是提高时间序列数据的质量。 2. 极值点提取：算法需要从预处理后的时间序列中提取出区域极值点。极值点指的是在局部区域达到极大值或极小值的数据点，这些点通常携带重要的信息。算法需要识别并记录这些极值点的位置。 3. 极值点等长处理：提取出的极值点需要转换成等长的序列，这样做可以减少由于长度不一致导致的计算复杂度。等长处理后的序列便于后续的聚类分析。 4. 构建决策矩阵：利用获取的极值点构建决策矩阵，这是多目标决策理论中的一个核心概念。在决策矩阵中，每一行代表一个决策对象（例如一个时间序列），每一列代表一个属性或目标（例如时间序列中的极值点）。 5. 偏好函数和差值转换：算法使用偏好函数将决策对象之间的差值转换为对应的偏好度。偏好度是一个量化的指标，它表示不同决策对象之间在某一属性上的相对重要性。 6. 偏好度排序：对计算出的偏好度进行排序，确定各个决策对象在所有属性上的相对排名。 7. 聚类处理：根据偏好度的排序结果对时间序列数据进行聚类处理。聚类是一种无监督学习方法，目的是将相似的数据点分组在一起，从而实现数据挖掘。 仿真结果表明，何保荣提出的算法能够有效地提高加速比，并具有更好的可扩展性。这意味着算法可以更快速地处理大规模时间序列数据集，并且随着数据量的增加，算法性能不会出现大幅度的下降。 这种基于多目标决策的时间序列数据挖掘算法在多个领域都具有广泛的应用前景，例如生物工程、金融、移动互联网、物联网、软件工程、医疗、司法和通信等领域。随着大数据时代的到来，时间序列数据挖掘的重要性日益凸显，如何有效地处理和分析大规模时间序列数据成为了一个关键问题。因此，何保荣提出的这种结合了多目标决策理论的算法，无疑为时间序列数据挖掘领域提供了新的思路和方法，具有重要的理论价值和实际应用潜力。