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基于分形理论的股票时序数据离群模式挖掘研究: 收藏
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引用; 《运筹与管理》2008年第5期17卷 135-140页; 作者：孙金花冯英浚胡健哈尔滨工业大学管理学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学技术.政策.管理(TPM)研究中心黑龙江哈尔滨150001; 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,在界定分形离群点含义的基础上,利用分形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形...; 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,在界定分形离群点含义的基础上,利用分形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形广义维数,并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形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。; 来源：详细信息评论

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