综合控制图时间序列数据集

Dr Robert Alcock rob '@' skyblue.csd.auth.gr Data Set Information: This dataset contains 600 examples of control charts synthetically generated by the process in Alcock and Manolopoulos (1999). There are six different classes of control charts: 1. Normal 2. Cyclic 3. Increasing trend 4. Decreasing trend 5. Upward shift 6. Downward shift The following image shows ten examples from each class: data.jpeg, where (A) Downward Trend. (B) Cyclic. (C) Normal. (D) Upward Shift. (E) Upward Trend. (F) Downward Shift. Attribute Information: The data is stored in an ASCII file, 600 rows, 60 columns, with a single chart per line. The classes are organized as follows: 1-100 Normal 101-200 Cyclic 201-300 Increasing trend 301-400 Decreasing trend 401-500 Upward shift 501-600 Downward shift Relevant Papers: Alcock R.J. and Manolopoulos Y. Time-Series Similarity Queries Employing a Feature-based Approach. 7th Hellenic Conference on Informatics. August 27-29. Ioannina,Greece 1999. [Web link] D.T. Pham and A.B. Chan "Control Chart Pattern Recognition using a New Type of Self Organizing Neural Network" Proc. Instn, Mech, Engrs. Vol 212, No 1, pp 115-127 1998. Citation Request: Image courtesy of Eamonn Keogh.

罗伯特·阿尔科克博士，邮箱：[e-mail]。数据集信息：本数据集包含600张由Alcock与Manolopoulos（1999）提出的方法合成生成的控制图（control charts）样本，共涵盖6类不同的控制图：1. 正态型（Normal）；2. 周期型（Cyclic）；3. 上升趋势型（Increasing trend）；4. 下降趋势型（Decreasing trend）；5. 上移型（Upward shift）；6. 下移型（Downward shift）。下图展示了每类各10个样本：data.jpeg，其中（A）下降趋势（Downward Trend），（B）周期型，（C）正态型，（D）上移型，（E）上升趋势（Upward Trend），（F）下移型。属性信息：数据以ASCII格式存储，文件包含600行、60列数据，每行对应一张控制图。样本类别划分规则如下：1-100行为正态型样本，101-200行为周期型样本，201-300行为上升趋势型样本，301-400行为下降趋势型样本，401-500行为上移型样本，501-600行为下移型样本。相关论文：1. Alcock R.J. 与 Manolopoulos Y.，《基于特征提取方法的时间序列相似性查询》，发表于第7届希腊信息学会议，1999年8月27-29日，希腊约阿尼纳。[网页链接]；2. D.T. Pham与A.B. Chan，《使用新型自组织神经网络的控制图模式识别》，发表于《机械工程师学会会报》（Proc. Instn Mech. Engrs.）第212卷第1期，第115-127页，1998年。引用说明：本数据集配图由伊蒙·基奥（Eamonn Keogh）提供。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含600个合成生成的控制图时间序列示例，分为六种类型，适用于时间序列相似性查询和控制图模式识别研究。数据以ASCII格式存储，每行代表一个图表，便于分析和处理。