基于优化模糊信息粒化的时间序列分析和数据挖掘

信息粒化和粒化计算是现今智能研究方面的一个热点，呈现蓬勃发展之势。已有分析方法的局限以及海量时序数据的迭出迫切呼唤时间序列研究的新方法、新途径。本项目将模糊信息粒化理论和方法同时间序列分析结合起来进行研究，在引入优化技术、同时兼顾依时间轴和数值轴特点的粒化技术的研究方案指引下，期望得到建立在优化模糊信息粒化理论基础之上的新型时间序列表示、分析和建模方法，为时间序列性质的语言描述与刻画、趋势预测和决策提供体现智能特征的新平台和新方法。在此基础上，研究时间序列的数据挖掘，建立基于粒化技术的时序数据挖掘方法，设计相应的算法，开发基于信息粒化的时序数据挖掘软件包。本项目瞄准国际研究主流，紧跟国际研究步伐，具有良好研究前景。项目既包含理论方面的研究内容，也包含应用方面的研究内容，因而具有重要的理论意义和实际意义。