1、开发平台未能反映出新兴的研究成果，尤其是在聚类方面，只集成了少数几种传统的算法如期望最大化算法简单均值算法算法最远优先遍历算法及算法。这方面显示的非常薄弱，没能反映出现今该领域的最前沿更实用的研究成果。系统目前还处于开发研究阶段，还没有真正运用到实际的工作中，例如系统暂时还未真正地应用结合到现实的企业中。虽然集成了许多经典良好的算法，但是仍存在着些不可避免只可减缓的问题，比如面对大数据集的挖掘时效率低下，对运行环境的配置要求部分情况下非常高，例如当数据量非常大时，会导致数据挖掘时间长，甚至运转，以及内存不足等情况亦有可能发生。数据挖掘的结果有时不能够或者很难给其它决策的支持系统提供决策依据。因为只提供种文本输出格式即格式，并且不能直接与其它系统集成，因此有时，使用可能会给企业造成极大的资源浪费甚至影响到企业效益。从种意义上讲实现了挖掘过程和。

2、，指出了项目的研究目的与意义和项目的国内外研究现状，最后简单论述了本文的主要工作和结构安排。第二章相关开发平台介绍。本章介绍了开发系统所要使用到的相关技术，主要讲述了系统的软件结构功能和些本论文所要用到的知识。第三章相关知识介绍。本章介绍了本系统的主要研究对象，时间序列数据。主要介绍了时间序列数据的概念时间序列数据挖掘的概念，其次重点介绍了时间序列数据挖掘的核心算法。第四章系统的实现。本章介绍了本系统的开发环境，描述了软件的开发框架，分解介绍了本系统的五个模块，其中包括包。重点描述了系统的流程以及与的链接。第五章系统的测试。选取气象数据作为测试数据。首先对数据进行预处理然后导入数据，使之进行聚类分类并预测。进而对预测结果进行比较分析并得出结果。第六章结论。最后对全文所做的工作进行了总结。万方数据基于平台的时序数据挖掘系统的设计与实现万方数据。

3、最重要的部分，她可以填补确实的数据项装载数据过滤属性及实例等等。在该层先对数据进行预处理，再将处理完善后的数据集置于研究方案中，再进行相应的挖掘任务。模式评估层本层是用于分析数据挖掘的结果的，用来对之前的挖掘层的工作做评估，即对于数据挖掘的结果进行模式评估。可视化层总体来说该层是数据挖掘层的辅助层，通过使原始数据可视化数据挖掘的过程可视化数据挖掘的结果可视化，从而提高挖掘的效率，是挖掘的良好辅助工具。存储层顾名思义，该层的功能即对挖掘后的结果进行存储，前提是对格式有定的要求。平台存在的主要问题系统包含了许多常用的经典的数据挖掘算法和方法，通过系列的挖掘实验可以说明系统的功能是比较完善的，但是作为数据挖掘工具，还是存在着许多可以解决的问题，有待于进步地改善。主要有如下几点系统所集成的算法比较陈旧，用到的依旧是十年内的些经典算法，万方数据第二章。

4、列数据的特殊性在本系统中对多维时序数据进行处理的方法时间序列数据的主要研究内容以及部分核心算法。设计并实现了个基于平台的时间序列数据挖掘系统，主要内容包括系统结构设计开发平台的选择关键技术的运用核心算法的实现等方面。使用气象数据对设计的系统进行了测试，结果表明该系统运行稳定功能实用结果可靠，具有定的实用价值。本文实现了个基于平台的时间序列数据挖掘系统，并通过实际数据对其进行了测试，具有定的应用价值，但仍需进步在大量的真实数据对系统进行测试，不断对系统进行优化，真正达到实用的目的。关键字数据挖掘；时间序列数据聚类；分类万方数据万方数据,最后，总结了本实验中的优缺点，在以后的学习生活中扬长避短，同时也分析了本领域及本系统存在的不足，有待以后去提高。论文组织结构根据本文的研究内容，具体按以下结构安排全文的组织结构第章绪论。本章分析了项目的研究背景。

5、程如下首先在选取组待测试的数据，可以通过窗口表头的选项栏导入，也可通过输入的方式达到导入的效果。然后对待测数据进行预处理，再将处理后的数据集置于种学习方案中并分析其结果，或是将把处理好的数据集置于不同的学习方案中，再针对各种方案的学习结果进行模式评估，或是用已学习到的模型来预测未知的实例，以找出最佳性能的学习方案。数据挖掘的功能层次数据挖掘是个成熟的数据挖掘平台，其功能可分为以下个层次数据输入层这是用户使用层，为整个数据挖掘阶段做相应的准备，数据输入方式大致有三种导入现有的文件从数据库导入或从网络站点上下载。现有的文件可以通过文件载入器导入，通常可以处理四种格式的文件以及。其中以及中的数据库都可以通过接口导入。通过网络下载的数据可以通过些站点，如系统的协议或协议接口输入。数据挖掘层这层包括预处理聚类分类等功能，其中预处理是其他功能的基础，是。

6、挖掘结果的可视化，但是可视化的意义并非如此狭隘，它要求在实现功能的基础上加入美学，使其功能不是那么枯燥无味。具体到所集成的可视化技术是比较简陋的可视化，品种也过于单化，而对于现实生活中的机关企业来说，般数据挖掘的结果是比较复杂的，人们总是期望可以通过五花八门的方式得知信息，并且希望这些信息便于理解便于记忆，这就要求数据挖掘工具借助于不同的图形化手段，使挖掘的结果清晰有效地传达给决策者。通过比较不同的方式不同的角度，使用户对挖掘的结果有个全方位的理解。目前国内的非专业人员运用系统还是有定的困难的，虽然是开源的但是系统暂时还不支持中文。但是作为数据挖掘学术界的典型代表，系统仍然有着不可替代的作用。基于源代码的开放性和开源性，用户可以通过在平台上嵌入自己研发的算法，及完善了系统的功能，又实现个性化的需求。基于平台的二次开发对进行二次开发首先要完全。

7、第二章开发平台第二章开发平台软件的简介的全名是怀卡托智能分析环境，是款非常好用的免费的数据挖掘软件。它是款基于环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件的开发完全是非商业化与之对应的是公司商业数据挖掘产品的。因为它和它的源代码可在其官方网站免费下载，并且运行客户自由发挥修改代码使该软件更适合用户自己的需求。的主要研发者是来自的。而是独有的种鸟，因而用此种带有国家象征意义的鸟名来命名该软件，使该软件更为人们记忆。是个公开的功能强大的数据挖掘工作平台，能够对多种类型的数据进行各种各样的挖掘。就单凭的存在方式我们就知道它不但现在集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，并且在以后的发展中会有更多的人对它进行研究改进。虽然它本身已经包括对数据进行预处理，聚类分类，回归关联规则以及在新的交互式界面上的可视化这么多的功能。本身是非常成熟并且有使用价值的，要。

8、列数据挖掘的核心算法聚类算法算法分类算法分类算法本章小结第四章基于平台的时序数据挖掘系统的实现开发环境万方数据软件开发框架系统的设计系统的实现包用于存放数据定义类包配置文件数据提取以及数据处理包启动信息包界面画图文件本章小结第五章基于平台的时序数据挖掘系统的测试系统功能测试数据导入操作台分析结果集预测结果集结果数据分析分类算法预测精准度聚类算法预测精准度比较结果本章小结第六章结论参考文献攻读硕士学位期间取得的研究成果致谢个人简况及联系方式承诺书学位论文使用授权声明万方数据万方数据万方数据中文摘要随着信息时代的来临，时间序列数据在日常生活中无处不在，并且变得越来越庞大，如数据心电图天气预报股票指数，汇率等金融数据气象监测数据等等。因此，时间序列数据挖掘成为数据挖掘研究的个重要组成部分，有着更广阔的研究前景，相对于数据挖掘较成熟的领域，时间序列。

9、对进行进步的研究，需对它有个基本的了解与认识。的数据格式的数据格式也是非常容易理解的，跟很多电子表格或数据分析软件样，比如说张表格，所处理的数据集也是个二维的表格。不同的是在表格中的个横行表示的是该行记录的属性信息而表格里的个横行称作个实例，用英文表述为。在统计学中的存在着个样本的概念相当于是数据库中有的条记录。其实二者与此处的实例是大同小异的。竖行称作个属性英文为，相当于数据库中的个字段，或者统计学中的个变量。若在表格中竖行通常代表标题下每个物质的数据。但同样的这样个表格，在二者中都可以叫做个数据集，在看来，呈现了属性之间的种关系。英文表述为。存储数据的格式是文件，这是种文本文件。二维表格存储在如下的文件中。这也就是自带的文件，在安装目录的子目录下可以找到。万方数据基于平台的时序数据挖掘系统的设计与实现数据挖掘流程在平台上进行数据挖掘的过。

10、或撰写过的成果。作者签名年月日万方数据学位论文使用授权声明学位论文使用授权声明本人完全了解山西大学有关保留使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关机关或机构送交论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印缩印或扫描等手段保存汇编学位论文。同意山西大学可以用不同方式在不同媒体上发表传播论文的全部或部分内容。保密的学位论文在解密后遵守此协议。作者签名导师签名年月日万方数据目录中文摘要第章绪论背景分析研究的目的和意义国内外研究现状本文的主要工作论文组织结构第二章开发平台软件的简介的数据格式数据挖掘流程数据挖掘的功能层次平台存在的主要问题基于平台的二次开发本章小结第三章时间序列数据的分析时间序列数据时间序列数据的定义时间序列数据的特殊性及其分类时间序列数据变换方法时间序列数据挖掘时间数据挖掘的定义时间序列数据挖掘的研究内容时间序。

11、数据挖掘是个较新的研究方向。时间序列数据分析研究的意义在于通过历史数据对过去历史行为进行客观的记录和分析，分析数据背后内在的规律，进而对未来行为进行预测的决策性工作。本文主要是设计个基于平台的时间序列数据挖掘系统，使之能够对时间序列数据进行相似性搜索聚类分类，并用人们易于接受的形式显示挖掘结果。本文的主要的研究工作如下回顾了时间序列数据挖掘的发展背景国内外研究现状和动态，并且简要地对开发平台以及在此平台下对时序数据的处理方法做了描述，以及在平台上进行二次开发的技术路线。本文展示了时间序列数据挖掘的主要技术方法，描述了多维时间序列数据的特殊性在本系统中对多维时序数据进行处理的方法时间序列数据的主要研究内容以及部分核心算法。设计并实现了个基于平台的时间序列数据挖掘系统，主要内容包括系统结构设计开发平台的选择关键技术的运用核心算法的实现等方面。使。

12、了解它的现有的功能。选取各种类型的数据集对平台进行数据挖掘测试，重点强调是数据集的类别的多样性，二是对这些万方数据届硕士学位论文基于平台的时序数据挖掘系统的设计与实现作者姓名尉译心指导教师梁吉业教授学科专业软件工程研究方向数据工程培养单位计算机与信息技术学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据万方数据山西大学届硕士学位论文基于平台的时序数据挖掘系统的设计与实现作者姓名尉译心指导教师梁吉业教授学科专业软件工程研究方向数据工程培养单位计算机与信息技术学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据,万方数据承诺书承诺书本人郑重声明所呈交的学位论文，是在导师指导下独立完成的，学位论文的知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关的内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用的文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表。

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