基于可视化图方法的体征时间序列数据分类分析研究

发布时间：2017-10-21 23:23

  本文关键词：基于可视化图方法的体征时间序列数据分类分析研究

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【摘要】：目的:本研究采用复杂网络理论研究体征时序数据,使用网络特征刻画体征时序数据的动态特征,分析网络特征与人体生理系统健康状态的关系。方法:本文采用可视化图方法将标准心率时序数据和穿戴设备采集的老年人心率等体征时序数据网络化,提取网络特征,采用决策树分类方法分析网络特征与心脏疾病和年龄因素关系。结果:决策树模型对心脏疾病和年龄因素有较好的分类结果,标准心率时序数据的分形特性使网络度分布为幂律分布,网络图密度特征是与心脏疾病和年龄因素相关的主要因素。结论:网络拓扑结构继承体征时序数据的动态特性并将之体现在网络特征上。体征时序数据的动态特性和网络特征的对应关系还待进一步研究阐明。
【作者单位】： 北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室;中国中医科学院中医基础理论研究所;中国中医科学院;中国中医科学院中医中医药数据中心;
【关键词】： 时间序列 复杂网络 网络特征 生理体征 老年健康
【基金】：科学技术部国家科技支撑计划项目(2013BAH06F03):服务老年公寓的健康服务应用系统研发与应用,负责人:谢琪;科学技术部国家中医药行业科研专项(201307003):基于中医特色的老年社区的健康监测与干预关键技术研究,负责人:胡镜清
【分类号】：O211.61;R33
【正文快照】： 时间序列数据是按时间顺序记录的数据点,是复杂系统的数据反映。时间序列挖掘将时间序列数据作为研究对象,以挖掘时间序列数据的稳定性、变异性等特性[1?3]。时间序列数据挖掘方法通常以特征表示和相似性度量为基础,然后进行分类、聚类、兴趣模式发现、异常模式发现、数据可视

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本文编号：1075716