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4 个结果
  • 简介:针对股票时间序列的特点,从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发,在界定分离群点含义的基础上,利用分理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P(Grassberger-Procaccia)算法计算股票时间序列数据集的多重分广义维数,并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明,该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。

  • 标签: 数据挖掘 离群模式挖掘 分型理论 股票时序数据
  • 简介:制造过程评价是改善制造系统效率的重要一环,传统的评价方法将每个制造系统决策单元视为黑箱来研究整体效率,忽略了中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息。针对两阶段(第二阶段有外源性新投入)制造系统的效率评估问题,分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设下,充分利用制造系统中间产品的转化及源投入要素的配置信息,建立了制造系统网络DEA效率测度及分解模型,建模方法遵循客观评价原则,无需事先主观确定子效率和系统效率之间的组合关系。并将其应用于钢铁制造系统效率测度与分解,研究结果表明该方法能够挖掘决策单元内部子单元的效率情况,帮助决策者发现复杂制造过程非有效的根源,为复杂制造过程的整体效率测度及分解提供了有效的分析方法。

  • 标签: 运筹学 效率分析 网络数据包络分析 外源投入型两阶段制造系统