基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则挖掘

摘要

针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集,最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.提出了基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则的并行挖掘算法,并通过实验验证了算法的有效性.