دانلود مقاله ترجمه شده الگوی تناوبی در سری زمانی داده – مجله IEEE

ieee2

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی

 

عنوان فارسی مقاله:

الگوهای تناوبی اسنکرون داده کاوی در سری زمانی داده

عنوان انگلیسی مقاله:

Mining Asynchronous Periodic Patterns in Time Series Data

  • برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
  • برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

 

مشخصات مقاله انگلیسی و ترجمه فارسی
سال انتشار  ۲۰۰۳
تعداد صفحات مقاله انگلیسی  ۳۴ صفحه با فرمت pdf
تعداد صفحات ترجمه مقاله  ۳۳ صفحه با فرمت word به صورت تایپ شده با قابلیت ویرایش
رشته های مرتبط با این مقاله  مهندسی کامپیوتر، مهندسی فناوری اطلاعات و مهندسی صنایع
گرایش های مرتبط با این مقاله  داده کاوی و مهندسی نرم افزار
مجله  یافته ها در زمینه دانش و مهندسی داده (Transactions on Knowledge and Data Engineering)
دانشگاه  مرکز تحقیقات Watson، امریکا
کلمات کلیدی   الگوهای تناوبی اسنکرون، روش مبتنی بر بخش، تناوب نسبی
شناسه شاپا یا ISSN ISSN ۱۰۴۱-۴۳۴۷
رفرنس دارد
لینک مقاله در سایت مرجع لینک این مقاله در سایت IEEE
نشریه IEEE

 

 


  • بخشی از ترجمه:

 

چکیده
کشف تناوبی داده های سری زمانی به عنوان مسئله مهمی در بسیاری از برنامه های کاربردی می باشد. اکثر تحقیقات پیشین تمرکز خود را بر روی بررسی الگوهای تناوبی اسنکرون قرار داده و حضور الگوهای ناهمتراز را به دلیل مداخله پارازیت های تصادفی مد نظر قرار نمی دهد. در این مقاله، مدل انعطاف پذیرتری را در ارتباط با الگوهای تناوبی اسنکرون مطرح می کنیم که تنها درون توالی مد نظر قرار گرفته و وقوع آن ها به دلیل وجود این اختلالات تغییر می یابد. دو پارامتر min-rep و max-dis ،به کار گرفته می شوند تا به تعیین حداقل تعداد تکرارها بپردازیم که در هر بخش از ظهور الگوها غیرمختل و حداکثر اختلال بین دو بخش معتبرمتوالی، مورد نیاز می باشد. بعد از برطرف شدن این دو شرایط، بلندترین توالی معتبر الگو، برگشت داده می شود. یک الگوریتم دو مرحله ای طراحی می گردد تا در ابتدا به ایجاد دوره های بلقوه از طریق برش مبتنی بر مسافت به دنبال روش تکرار برای دسترسی و ایجاد اعتبار برای الگوهاو مکان یابی طولانی ترین توالی معتبر بپردازد. ما همچنین نشان می دهیم که این الگوریتم نه تنها پیچیدگی های زمانی طولی را با توجه به طول توالی ها ایجاد می کند بلکه دسترسی به بهره وری فضا دارد.

١. مقدمه
تشخیص تناوبی در ارتباط با اطلاعات سری زمانی به عنوان یک مسئله چالش انگیز می باشد که دارای اهمیت مهمی در بسیاری از کاربردها می باشد.بیشتر تحقیقات گذشته در این دوره بر این مبنا می باشد که اختلالات در یک سری از تکرار الگوها، منجر به عدم همزمان سازی وقوع متوالی الگوها با توجه به رویدادهای گذشته نمی گردد. برای نمونه، “جو اسمیت هر روز روزنامه می خواند” به عنوان یک الگوی تناوبی می باشد. حتی اگر او هر از گاهی در صبحگاه روزنامه نخواند، چنین اختلالی این حقیقت را تحت تاثیر قرار نمی دهد که او در صبح چند روز متوالی روزنامه می خواند. به عبارت دیگر، این اختلالات تنها در ارتباط با وقوع مشکلات پیش می آید اما این موارد معمول تر از ورود پارازیت های تصادفی نمی باشد. به هر حال چنین فرضیاتی اغلب محدود کننده بوده از این رو ما ممکن است نتوانیم به تشخیص بعضی از الگوها بپردازیم اگر بعضی از این توالی ها به دلیل وجود پارازیت ها، دچار اختلال گردند. کاربردهای مربوط به پر کردن موجودی ها را مد نظر قرار دهید. پیشینه مربوط به سفارشات صورت های موجود به عنوان یک توالی مد نظر قرار می گیرد. تصور کنید، که فاصله زمانی بین اشباع داروها به طور نرمال، ماهانه باشد. شیوه های مربوط به اشباع سازی در شروع هر ماه قبل از شروع آنفولانزا مد نظر قرار می گیرد که در نهایت منتهی به فرایند اشباع سازی در هفته سوم می گردد. به این ترتیب اگر چه این بسامد اشباع سازی, در هر ماه تکرار می گردد، این زمان به سه هفته در ماه منتهی می گردد. از این رو، این مورد زمانی مد نظر قرار می گیرد که این الگوها قابل تشخیص بوده و این اختلالات در یک حد مطلوبی باشد.

 


  • بخشی از مقاله انگلیسی:

 

Abstract

Periodicy detection in time series data is a challenging problem of great importance in many applications. Most previous work focused on mining synchronous periodic patterns and did not recognize misaligned presence of a pattern due to the intervention of random noise. In this paper, we propose a more flexible model of asynchronous periodic pattern that may be present only within a subsequence and whose occurrences may be shifted due to disturbance. Two parameters minrepand maxdis are employed to specify the minimum number of repetitions that is required within each segment of non-disrupted pattern occurrences and the maximum allowed disturbance between any two successive valid segments. Upon satisfying these two requirements, the longest valid subsequence of a pattern is returned. A two phase algorithm is devised to first generate potential periods by distance-based pruning followed by an iterative procedure to derive and validate candidate patterns and locate the longest valid subsequence. We also show that this algorithm can not only provide linear time complexity with respect to the length of the sequence but also achieve space efficiency.

Introduction

Periodicy detection on time series data is a challenging problem of great importance in many real applications. Most previous research in this area assumed that the disturbance within a series of repetitions of a pattern, if any, would not result in the loss of synchronization of subsequent occurrences of the pattern with previous occurrences [12] [13]. For example, “Joe Smith reads newspaper every morning” is a periodic pattern. Even though Joe might not read newspaper in the morning occasionally, this disturbance will not affect the fact that Joe reads newspaper in the morning of the subsequent days. In other words, disturbance is allowed only in terms of “missing occurrences” but not as general as any “insertion of random noise events”. However, this assumption is often too restrictive since we may fail to detect some interesting pattern if some of its occurrences is misaligned due to inserted noise events. Consider the application of inventory replenishment. The history of inventory refill orders can be regarded as a symbol sequence. Assume that the time between two replenishments of cold medicine is a month normally. The refill order is filed at the beginning of each month before a major outbreak of flu which in turn causes an additional refill at the 3rd week. Afterwards, even though the replenishment frequency is back to once each month, the refill time shifts to the 3rd week of a month (not the beginning of the month any longer). Therefore, it would be desirable if the pattern can still be recognized when the disturbance is within some reasonable threshold.

 


 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی

 

عنوان فارسی مقاله:

الگوی تناوبی در سری زمانی داده

عنوان انگلیسی مقاله:

Mining Asynchronous Periodic Patterns in Time Series Data

  • برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
  • برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

 

خرید ترجمه فارسی مقاله

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.