[发明专利]一种识别时间序列的数据模式的方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种识别时间序列的数据模式的方法及装置，所述方法包括：获取待识别数据模式的时间序列；所述时间序列中每个时刻对应有观测所述数据模式的观测值；根据所述观测值，以及预设数值范围对应的事件，确定所述时间序列每个分段对应的事件；根据已确定的每个分段对应的事件确定同类事件，并生成所述同类事件的带权结构；根据所述带权结构，从已知数据模式的带权结构集中选择目标带权结构；并将所述目标带权结构对应的已知数据模式作为所述数据模式的识别结果。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置、能够突破识别时间序列的数据模式的局限性、并提高识别结果的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种识别时间序列的数据模式的方法及装置。

背景技术

随着信息技术的发展，数据正在以指数级的速度增长。很多数据在存储的时候都是以时间序列的形式存储，即在每个时刻记录观测值模式的观测值。数据模式可以表示股票交易过程中的上涨/下跌趋势、心电图心跳次数变化趋势、气温温度变化趋势等。时间序列中的数据模式除包含有数据属性，和各个时间也存在很强的依赖关系，这样依赖关系的背后往往蕴含着大量的信息。对这些关系的分析，具有极大的价值，往往能够产生很大的经济效益。

在时间序列的相关研究中，有一个非常基础和重要的课题“识别时间序列的未知数据模式”。未知数据模式的识别主要任务是针对待识别时间序列的数据模式进行识别。近年来，在时间序列的数据模式匹配这个领域有了很多的研究成果，但是依然存在着很多不足之处。针对目前的研究成果分析，发现很多识别方法具有很大的领域局限性，即缺乏解决实际问题的普适性。

因此，如何避免上述技术缺陷，突破识别时间序列的数据模式的局限性、并提高识别结果的准确性，成为亟须解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种识别时间序列的数据模式的方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种识别时间序列的数据模式的方法，所述方法包括：

获取待识别数据模式的时间序列；所述时间序列中每个时刻对应有观测所述数据模式的观测值；

根据所述观测值，以及预设数值范围对应的事件，确定所述时间序列每个分段对应的事件；

根据已确定的每个分段对应的事件确定同类事件，并生成所述同类事件的带权结构；其中，所述带权结构包括所述同类事件发生的第一频率和所述同类事件之间发生转移的第二频率；

根据所述同类事件、所述第一频率和所述第二频率，从已知数据模式的带权结构集中选择目标带权结构；并将所述目标带权结构对应的已知数据模式作为所述数据模式的识别结果。

第二方面，本发明实施例提供一种识别时间序列的数据模式的装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取待识别数据模式的时间序列；所述时间序列中每个时刻对应有观测所述数据模式的观测值；

确定单元，用于根据所述观测值，以及预设数值范围对应的事件，确定所述时间序列每个分段对应的事件；

生成单元，用于根据已确定的每个分段对应的事件确定同类事件，并生成所述同类事件的带权结构；其中，所述带权结构包括所述同类事件发生的第一频率和所述同类事件之间发生转移的第二频率；

识别单元，用于根据所述同类事件、所述第一频率和所述第二频率，从已知数据模式的带权结构集中选择目标带权结构；并将所述目标带权结构对应的已知数据模式作为所述数据模式的识别结果。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；