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2012 | OriginalPaper | Chapter

A Improved Industry Data Mining Approach Using Rough-Set Theory and Time Series Analysis

Authors : Yang XiaoHua, Lin Na

Published in: Advances in Future Computer and Control Systems

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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With rough set and software tools-ROSETTA, the possibility of adopting series timing analysis in the process industry has been able to show in this article. There is some shortcoming for traditional time series analysis adopted in data mining, such as the window method has the limitation on the length of time series which can be analyzed. Because of limitations mentioned above, the direct apply of traditional methods in industrial processes data mining has become unsuitable. The method introduced in this paper adopted a method similar to which operator monitor the actual production process, so which it overcome the limitations of traditional methods.

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Metadata
Title
A Improved Industry Data Mining Approach Using Rough-Set Theory and Time Series Analysis
Authors
Yang XiaoHua
Lin Na
Copyright Year
2012
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-29387-0_70

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