基于shapelets学习的多元时间序列分类

多元时间序列广泛存在于日常生活中的各个领域,多元时间序列分类是从时间序列数据中获取信息的基本方法。目前,时间序列分类研究面临着相似性度量方法特殊、原始数据维度高等问题,现有的多元时间序列分类方法的分类性能仍有待提高。文中提出一种基于shapelets学习的多元时间序列分类方法。首先,提出了新的正则化最小二乘损失学习框架下的shapelets学习方法,在此基础上采用基于shapelets的一元时间序列分类方法对多元时间序列的每维一元数据进行分类,随后由各维上的分类结果投票决定多元时间序列的最终分类结果。实验证明,所提方法在多元时间序列分类问题中能够取得较高的分类精度。     

一种使用shapelets的增量式时间序列分类

根据时间序列数据维度高、实值有序、数据间存在自相关性等特点,对时间序列分类过程进行研究。研究了当前比较流行的时间序列分类方法;从图像处理的角度出发,提出了一种将图片信息转化为时间序列数据的ITTS方法。shapelets作为最能够表示一条时间序列的子序列,随着时间的推移,这个特征序列可能会动态地发生变化。基于这样的思想,提出了一种基于动态发现shapelets的增量式时间序列分类算法IPST。该算法能够较好地动态发现当前最优的k个shapelets,从而提高时间序列分类的准确度。 得到 的shapelets集合还可以与多个传统的分类器结合,从而获得更佳的分类效果。     

基于Shapelet剪枝和覆盖的时间序列分类算法

时间序列shapelets是时间序列中能够最大限度地表示一个类别的子序列.解决时间序列分类问题的有效途径之一是通过shapelets转换技术,将shapelets的发现与分类器的构建相分离,其主要优点是优化了shapelets的选择过程,并能够灵活应用不同的分类策略.但该方法也存在不足:一是在shapelets转换时,用于产生最好分类结果的shapelets数量是很难确定的;二是被选择的shapelets之间往往存在着较大的相似性.针对这两个问题,首先提出了一种简单有效的shapelet剪枝技术,用于过滤掉相似的shapelets;其次,提出了一种基于shapelets覆盖的方法来确定用于数据转换的shapelets的数量.通过在多个数据集上的测试实验,表明了所提出的算法具有更高的分类准确率.     

基于多样化top-k shapelets转换的时间序列分类方法

针对基于shapelets转换的时间序列分类方法中候选shapelets存在较大相似性的问题,提出一种基于多样化top-k shapelets转换的分类方法DivTopKShapelet。该方法采用多样化top-k查询技术,去除相似shapelets,并筛选出最具代表性的k个shapelets集合,最后以最优shapelets集合为特征对数据集进行转换,达到提高分类准确率及时间效率的目的。实验结果表明,DivTopKShapelet分类方法不仅比传统分类方法具有更高的准确率,而且与使用聚类筛选的方法（ClusterShapelet）和shapelets覆盖的方法（ShapeletSelection）相比,分类准确率最多提高了48.43%和32.61%;同时在所有15个数据集上均有计算效率的提升,最少加速了1.09倍,最高可达到287.8倍。     

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。     

基于LSH的shapelets转换方法

针对基于shapelets转换的时间序列分类算法因shapelets候选集中存在大量相似序列而造成耗时过长的问题,提出了一种基于LSH的shapelets转换方法（Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform,LSHST）,提出一种局部敏感哈希函数（LSH）的改进算法,对原始子序列候选集进行逐级过滤筛选,快速挑选出形态上具有代表性的shapelets集合,计算集合中shapelets的质量,采用覆盖的方法确定将要进行转换的shapelets,进一步减小shapelets的数量,进行shapelets转换。实验表明,与Shapelet Transform（ST）、ClusterShapelets（CST）和Fast Shapelet Selection（FSS）算法相比,LSHST在分类精度上最高提升了20.05、19.9和16.52个百分点,在时间节省程度上最高达8 000倍、16 000倍和8.5倍。     

基于优化和两阶段筛选的时间序列Shapelets提取研究

与基于全局特征的时间序列分类方法相比,基于shapelets的分类方法在可解释性和分类速度方面更具优势。针对现有的优化模型学习到的shapelets判别力不足以及shapelets候选数量太多等问题,提出了基于优化和两阶段筛选的时间序列shapelets提取算法。首先对时间序列取样,结合极值点和序列趋势对取样的时间序列进行分组,根据分组结果对稀疏组Lasso正则器的每项赋予权重,并在加权稀疏组Lasso的每一组中都使用融合罚正则项来保证解的相邻位置平坦变化,将多项稀疏正则项作为正则器与局部线性判别分析相结合来构建目标函数。然后,建立一个两阶段的筛选框架来度量组的稀疏性,从而快速地找到对分类起决定性作用的关键组。最后仅使用一组关键组来提取shapelets用于时间序列的分类,缩小了shapelets的规模。在28个时间序列数据集上进行了大量实验,实验结果表明,与现有的基于shapelets的提取方法相比,所提方法不仅能显著提高分类精度,具有较高的时间效率,而且能够在一定程度上缩小shapelets的规模。     

基于趋势特征表示的shapelet分类方法

Shapelet是一种具有辨识性的时间序列子序列,通过识别局部特征达到对时间序列准确分类的目的。原始shapelet发现算法效率较低,大量工作关注于提高shapelet发现的效率。然而,对于带有趋势变化的时间序列,采用典型的时间序列表示方法进行shapelet发现,容易造成序列中趋势信息的丢失。为了解决时间序列趋势信息丢失的问题,提出一种基于趋势特征的多样化top-k shapelet分类方法：首先采用趋势特征符号化方法对时间序列的趋势信息进行表示;然后针对序列的趋势特征符号获取shapelet候选集合;最后通过引入多样化top-k查询算法从候选集中选取k个最具代表性的shapelets。在时间序列的分类实验中,与传统分类算法相比,所提方法在11个数据集上的分类准确率均有提升;与FastShapelet算法相比,提升了运行效率,缩短了算法的运行时间,并在趋势信息明显的数据上效果显著。结果表明,所提方法能有效提高时间序列的分类准确率,提升算法运行效率。     

基于互关联后继树的时间序列相似性查询

时间序列的相似性查询是分析时间序列变化规律的一种重要方法，对于时间序列的分类、预测以及知识发现都具有重要的现实意义。提出了一种基于分段技术的、同时支持可变长度的快速相似性查询方法。其主要思想是：首先依据序列变化的重要点将序列逐步分段，抽取各子段的变化特征，通过分类方法将其转变成符号序列，在此基础上，引入一种称为互关联后继树的全文索引技术，从而实现序列的快速相似性查询，其时间复杂度降到了O(L)，此外，该算法还保证在建立索引后查询结果不会有任何的错误丢失。     

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.     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

Only connect: teaching, technology and telesis

Abstract This paper describes an approach to the design of interactive multimedia materials being developed in a European Community project. The developmental process is seen as a dialogue between technologists and teachers. This dialogue is often problematic because of the differences in training, experience and culture between them. Conditions needed for fruitful dialogue are described and the generic model for learning design used in the project is explained.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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