[发明专利]一种基于关键词的数据挖掘方法

权利要求书

1.一种基于关键词的数据挖掘方法，其特征在于：所述基于关键词的数据挖掘方法包括：

步骤一，统计并定义字符的波形频率、幅度，定义至少一个关键词，按照字符频率生成表征关键词的字符串波形；

步骤二，将源数据按照步骤一定义的字符频率生成待挖掘的波形集；

步骤三，建立波形匹配检测模型，按序列标记波形集中的待挖掘的波形，将待挖掘的波形并行输入与关键词数量相同的输入波形匹配检测模型，以字符串波形作为参考信号进行并行的信号检测；

步骤四，并行检测后，各自取关键词对应的字符串波形时间周期长度内，信号检测出的幅度值为0对应的波形段作为当前支路与当前关键词匹配的最佳结果；

步骤五，选出具备所有关键词的最佳匹配结果，同时序列标记相同的待挖掘波形，根据待挖掘波形以及步骤一字符的波形频率，反向匹配出源数据中的挖掘目标数据。

2.根据权利要求1所述的基于关键词的数据挖掘方法，其特征在于：步骤三包括：

步骤3.1，波形匹配检测模型为：

步骤3.2，定义两组1×N₁检测振子，调整两组1×N₁检测振子的参考频率等于待挖掘波形信号频率，检测振子的初始相位等间隔分布在[0.2π]内，间隔为2π/N₁；

步骤3,3，将检测阵列初始状态设置为稳定大周期态，输入第l段待挖掘波形信号，定义搜索精度Precision，使用快速搜索方法，得到Q_INC^(l)(s)+Precision为参考信号幅度值且Q_DEC^(l)(s)-Precision为参考信号幅度值时对应的检测阵列相变振子数s，完成1次测量；

步骤3.4，设定N₂＝N₂'，进行L次测量，进行平均得到待测信号的估值为信号检测输出值；

其中，N₁为检测阵列每组振子总数；N₂为第一组发生相变的振子数，Q_DEC^(l)(s)为参考信号幅度值；Q_INC^(l)(s)为预设的检测精度；I为1-4之间的常数，L为正整数。

3.根据权利要求2所述的基于关键词的数据挖掘方法，其特征在于：步骤3.3还包括：

步骤A1，定义理想状态下，系统策动力临界阈值γ_c位于相邻的相变振子和未相变振子相位差的平分线上，计算出：

步骤A2，计算出角平分线对应的参考信号幅值与等高平分线上对应的参考信号幅值关系：

其中，

步骤A3，根据快速搜索逼近方法求解出Q_INC(s)、Q_DEC(s)。

4.根据权利要求3所述的基于关键词的数据挖掘方法，其特征在于：利用数值统计方法确定稳定大周期态下检测振子的相轨迹点(x,y)和系统策动力相位Φ的对应关系，根据所述对应关系设置检测振子的初始相轨迹点位置(x_0n,y_0n)和参考信号初始相位Φ_n；

其中，(x_0n,y_0n)和Φ_n分别为第n个检测振子的初始相轨迹点和初始相位。

5.根据权利要求1所述的基于关键词的数据挖掘方法，其特征在于：所述基于关键词的数据挖掘方法还包括

设置关键词对应权重，构成关键词权重图；根据关键词权重图的优先级排列挖掘目标数据。

6.根据权利要求5所述的基于关键词的数据挖掘方法，其特征在于：所述关键词权重图的优先级计算如下：

计算出关键词权重的高斯金字塔；定义关键词的Laplacian金字塔以及细节增益项，计算出融合金字塔；根据融合金字塔的高度计算出对应的关键词优先度：

其中，为第j层融合金字塔；为第k个关键词对应的权重图的第j层高斯金字塔，为第k个关键词的第j层Laplacian金字塔，m_k为第k个关键词对应的波形匹配结果频率值，J为金字塔的层数。