一种有效的的时间序列维数约简方法

提出了一种用于相似性查询的时间序列维数约简的有效方法 .该方法采用快速小波变换将时间序列分解成不同频率的子带 ,用经过多分辨分解后得到的低频逼近信号重新表示原始序列 .这样将一个高维的时间序列映射到一个低维空间 .这种方法支持欧几理德距离标准和 L -平移欧几理德距离标准 .该算法的时间复杂性为 O(n) .     

时间序列的模糊匹配方法

一个时间序列可以定义为一系列的数值,每一个数值代表一个时间点的值。在数据库和数据仓库应用中,时间序列数据是一类非常重要的数据类型。时间序列的相似性的判定,有基于欧几里得距离的判定方法和包络线方法。欧几里得距离方法对序列中的噪声很敏感,而且欧几里得距离随着序列长度的增加而变大。Rakesh Agrawal等所提出的方法,是将匹配的子序列按顺序连接来判定两个序列的相似性,如果一个子序列落入另一个子序列的包络线区间内(如图1),那么认为这两个于序列是匹配的,例外的数据被忽略,该方法的本质是在两个序列中包含一定比率的相匹配的子序列。该方法避免了欧几里得距离的缺点,任意长度序列的相似性的判定使用统一的标准。但是相似性的判定在包络线边界处发生了突变。     

基于动态时间弯曲的时序数据聚类算法的研究

时间序列是一类重要的复杂类型数据，时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里的距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中，但是这种距离测度对数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法。该文提出了基于动态时间弯曲技术的相似搜索算法，通过计算时序数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时序数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明该文提出的算法有很高的精度和对振幅差异、噪声和线性漂移有强的鲁棒性，具有良好的应用价值。     

增强局部注意力的时间序列分类方法

现有时间序列分类方法普遍基于一种循环网络结构解决时间序列点值耦合问题，无法并行计算，导致计算资源浪费，因此提出一种增强局部注意力的时间序列分类方法。该方法拟合混合距离信息以增加时间序列位置感知能力，将混合距离信息融入自注意矩阵计算中，从而扩展自注意力机制；构造多尺度卷积注意力获取多尺度局部前向信息，以解决标准自注意力机制基于点值计算存在注意力混淆的问题；使用改进后的自注意力机制构造时序自注意分类模块，并行计算处理时间序列分类任务。实验结果表明，与现有时间序列分类方法相比，基于局部注意力增强的时间序列分类方法能够加速收敛，有效提高时序序列分类效果。     

一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法

时间序列数据的特征表示方法是时间序列数据挖掘任务的关键技术,符号聚合近似表示(SAX)是特征表示方法中比较常用的一种。针对SAX算法在各序列段表示符号一致时无法区分时间序列间的相似性这一缺陷,提出了一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法(SAX_SM)。由于时间序列有很强的形态趋势,因此文中提出的方法选用起点和终点来表示各个序列段的形态特征,并使用各序列段的形态特征和表示符号来近似表示时间序列数据,以将其从高维空间映射到低维空间;然后,针对起点和终点构建始末距离来计算两序列段间的形态距离;最后, 结合 始末距离和符号距离定义一种新的距离度量方式,以更客观地度量时间序列间的相似性。理论分析表明,该距离度量满足下界定理。在20组UCR时间序列数据集上的实验表明,所提SAX_SM方法在13个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),而SAX只在6个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),因此SAX_SM具有比SAX更优的分类效果。     

基于形态相似距离的时间序列相似性度量

时间序列的相似性度量是时间序列分析的基础工作之一,是进行相似匹配的关键。针对欧几里德距离描述分段趋势的不足和各种模式距离对应分段之间距离值的离散化问题,提出一种基于形态相似距离的时间序列相似性度量方法,标准数据集上完成的识别和聚类实验表明了该方法的可行性和有效性。     

基于非相似原理快速查找多个shapelets

shapelets是描述时间序列局部特征的子序列,它能最大程度对不同类别进行区分。从它的发明至今一直吸引着研究者的关注,但是由于过高的时间复杂度阻碍了它被广泛应用。一种快速查找多个shapelets的方法（Non-Similar Discover of Shapelet,NSDS）被提出：基于shapelets非相似的特性,根据子序列间距离分布设置一个距离阈值,以此过滤掉候选集中的相似子序列。再使用类可分离性作为过滤后的候选子序列的评价标准,最终选择出性能最好的多个shapelets。通过在单变量时间序列数据集上的实验表明了该方法可以极大缩短查找shapelets时间,而且能保持较高的分类准确性。将该方法扩展到多变量时间序列,对多个变量采用组合分类器的方法来提高整体分类的准确率。     

时序数据库中快速相似搜索的算法研究

针对时间序列,本文提出了一种新的数据表示方法.该方法通过将时间序列分成若干段,并从每个分段中提取一个特征向量,从而用一个特征向量集作为该时间序列的逻辑表示.在此基础上,采用时间弯曲距离作为相似模型,提出了一种改进的KMP算法作为检索方法.此算法能够快速挖掘出时序数据库中与给定查询序列相似的所有(子)序列.该算法具有较高的效率.     

基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性

针对时间序列相似性度量中欧氏距离对异常数据敏感以及DTW距离算法效率低的问题,提出基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性方法。首先,使用初始可变滑动平均算法以及分段线性回归对原始时间序列进行数据变换,并将分段线性回归的参数(截距与距离)集作为时间序列的特征,以实现时间序列的特征提取和数据降维;然后,利用动态时间弯曲距离进行距离计算。该方法在时间序列相似性上与DTW算法的性能相近,但是在算法效率上几乎提高了96%。实验结果验证了该方法的有效性与准确性。     

基于动态规划求解时间序列DTW中心

中心时间序列表明了一个时间序列集合中的公共特征,是时间序列聚类的重要手段。提出了一个利用动态规划求解两条时间序列DTW中心的方法,即以最小化中心序列到两条样本序列的DTW距离平方和为目标,递归求解最优解。在此基础上,给出了基于中心与样本匹配度的剪枝方法,降低了时间复杂度。并在理论上证明了该方法可以获得最优解。实验结果显示,相比于DBA算法,该算法能够获得更小的DTW距离平方和,并且有更好的鲁棒性。     

基于特征点转换的时间序列符号化方法

将时序数据有效地映射到特征空间是时间序列相似性搜索的一个关键问题。文章结合时间序列符号化思想与分段线性表示中分段点选取的思想,提出一种基于特征点转换的时间序列符号化方法FPTS。该方法能有效提取序列的形状特征,在降维和除噪的同时保留序列的极值点特性,支持基于动态时间弯曲距离的相似性度量,克服传统的符号化方法受限于精确匹配的缺陷。实验证明了该方法的准确性和高效性。     

一种支持DTW距离的多元时间序列索引结构

现有的索引结构难以有效地支持DTW距离度量下的多元时间序列相似性搜索.首先给出一种将不等长多元时间序列转换为等长一元时间序列的方法,并证明这种转换满足下界距离引理;以此为基础,提出一种多元时间序列的DTW下界距离,并对其性质进行分析;然后,针对给出的下界距离,提出一种支持DTW距离度量的多元时间序列索引结构,对多元时间序列数据库进行有效组织;再给出多元时间序列相似模式搜索算法及流程,并证明该搜索方法具有非漏报性;最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证.     

辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习

对于时间序列聚类任务而言,一个有效的距离度量至关重要.为了提高时间序列聚类的性能,考虑借助度量学习方法,从数据中学习一种适用于时序聚类的距离度量.然而,现有的度量学习未注意到时序的特性,且时间序列数据存在成对约束等辅助信息不易获取的问题.提出一种辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习(distancemetric learning based on side information autogeneration for time series,简称SIADML)方法.该方法利用动态时间弯曲(dynamic time warping,简称DTW)距离在捕捉时序特性上的优势,自动生成成对约束信息,使习得的度量尽可能地保持时序之间固有的近邻关系.在一系列时间序列标准数据集上的实验结果表明,采用该方法得到的度量能够有效改善时间序列聚类的性能.     

加权DTW距离的自动步态识别

为了满足智能监控系统自动、准确、实时识别行人的要求,提出了一种表示方法简单、计算复杂度低的步态识别算法。首先建立环境的高斯背景模型,从步态视频序列中提取轮廓图像,计算质心以及轮廓线上的点到质心的欧氏距离。再将轮廓线以最高点为起点顺时针展开,将2维轮廓线特征转换为1维距离特征并标准化,建立标准步态模型。然后计算训练序列与标准步态模型之间的动态时间规整距离,确定阈值。最后,输入测试序列,计算动态时间规整距离并与阈值比较,识别人体的步态。与常用步态识别方法相比,该方法兼顾了计算复杂度和识别率,符合智能监控系统的性能要求。     

基于关节角度和DTW的太极拳视频配准方法

太极拳视频配准是实现太极拳线上教学的首要问题。为实现太极拳视频的自动配准,提出了一种基于关节角度和DTW算法的太极拳视频配准方法。该方法主要利用人体关节角度消除太极拳视频背景的干扰和不同太极拳视频中人体大小不同的影响,并利用动态时间规整(DTW)算法对不同时间点的视频帧进行配准。在该方法中,首先计算出练习者动作视频中关节角度的时间序列,并使用指数平滑法消除时间序列中存在的误差;然后利用上下帧之间的人体关节角度差分割时间序列;最后利用DTW算法求分割后得到的时间序列与标准动作视频中对应的时间序列之间的距离,即可得到练习者与标准动作之间的匹配度。实验结果表明:该方法中的指数平滑法对太极拳视频配准的精度有较大影响,以及如果用欧几里得距离替换DTW算法将会较大的降低配准精度。并且该方法在太极拳视频配准上与基于SIFT特征的方法相比,配准精度更高,达到81.21%。     

基于模式距离度量的时间序列相似性搜索

时间序列的相似性搜索是时间序列知识发现的重要方面。该文提出了一种新的基于距离度量的时间序列相似性搜索算法。该算法采用分段线性表示，同时使用改进的模式距离来度量序列间的距离。     

基于斜率表示的时间序列相似性度量方法

时间序列相似性搜索是数据挖掘领域的一个热点研究方向,相似性距离度量方法是其中的一个重要问题.针对含有大量噪声并存在数据缺失的高维多元时间序列数据,本文提出一种基于斜率表示的时间序列相似性度量方法.该方法是在线性分段的基础上,对两个序列间的斜率差进行加权,因而物理概念更为明确.文中还证明斜率距离完全满足相似性度量的基本准则.实例证明了算法的有效性.     

基于形状特征k-d树的多维时间序列相似搜索

多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列)间的整体距离关系,而不能体现它们自身的局部变化.针对此问题,提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法.该方法将序列(子序列)的局部变化特性与检索结构(k-d树)结合起来,使得在搜索k-d树的同时实现了序列(子序列)的局部变化匹配,从而极大地提高了查询效率和正确率.实验结果表明了算法的有效性.     

实例序列条数为常数9的翻转距离星树问题

讨论翻转距离星树问题，证明实例中有向符号序列个数为9时，翻转距离星树问题是NP-难解问题，并给出了一个该问题的多项式时间近似算法．     

基于小波变换的时间序列相似模式匹配

提出了一种新的时序相似模式匹配方法，它采用小波分析的方法实现时间序列数据的降维，采用小波序列表示原序列，将小波序列组织为多维索引结构R-tree存储，在该索引结构基础上，基于一种表示相似性的距离函数，定义了范围查询和最近邻查询算法，实验结果证明这种方法性能优于传统的基于傅立叶变换的相似模式匹配方法。