利用FSART算法实现对时间序列数据的聚类分析

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shigoujushi

【摘要】

：

根据对时间序列数据进行聚类分析的需要，提出了一个可以描述矢量间形态相似度的模糊隶属度函数表达式，实验表明该表达式除具有较好的矢量形态表达能力外，对呈球形分布的样本空间

【作者】

：

李斌章劲松谭立湘庄镇泉

【机构】

：

中国科技大学电子科学与技术系合肥230026

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2001年3期

【关键词】

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时间序列聚类分析神经网络 FSART算法数据处理数据挖掘 Time series Clustering analysis Neural network

【基金项目】

：

国家重点基础研究发展计划(973计划)

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根据对时间序列数据进行聚类分析的需要，提出了一个可以描述矢量间形态相似度的模糊隶属度函数表达式，实验表明该表达式除具有较好的矢量形态表达能力外，对呈球形分布的样本空间也有较好的表达能力.通过对FSART(FuzzySimplified Adaptive Resonance Theory)算法作进一步的改进，提高了它的计算效率，并将新的隶属度函数表达式与改进后的FSART算法相结合，实现了对非平稳时间序列数据的聚类分析，取得了良好的实验结果.

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