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基于逻辑 shapelets 转换的时间序列分类算法
引用本文:原继东,王志海,韩萌,游洋.基于逻辑 shapelets 转换的时间序列分类算法[J].计算机学报,2015(7).
作者姓名:原继东  王志海  韩萌  游洋
作者单位:1. 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京 100044; 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室 北京 100044
2. 西北大学电子工程与计算机系 埃文斯顿 美国 60201
基金项目:中央高校基本科研基金(2015YJS049)资助.
摘    要:时间序列 shapelets 是序列之中最具有辨别性的子序列。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,将其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。但此方法也存在不足,仅仅简单地应用这些 shapelets 而忽略它们之间的逻辑组合关系,有可能降低分类的效果;另外,离线式的发现 shapelets 的过程是相当耗时的。文中针对后一个问题,采用了一种基于智能缓存的计算重用技术,将发现 shapelets 的时间复杂度降低了一个数量级。在此基础上,作者提出了一种基于合取或析取的逻辑 shapelets 转换方法,并通过在多个经典的基准数据集上测试,表明了该方法能够在提升分类准确性的同时保持 shapelets 所具有的解释力。

关 键 词:时间序列  分类  shapelets  逻辑  shapelets

A Logical Shapelets Transformation for Time Series Classification
YUAN Ji-Dong,WANG Zhi-Hai,HAN Meng,YOU Yang.A Logical Shapelets Transformation for Time Series Classification[J].Chinese Journal of Computers,2015(7).
Authors:YUAN Ji-Dong  WANG Zhi-Hai  HAN Meng  YOU Yang
Abstract:
Keywords:time series  classification  shapelets  logical shapelets
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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