| 一种复合高维时间序列相似性搜索方法 |
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| 引用本文： | 梁建海,杜军,孙秀霞,李湘清. 一种复合高维时间序列相似性搜索方法[J]. 计算机工程, 2006, 32(10): 172-174 |
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| 作者姓名： | 梁建海 杜军 孙秀霞 李湘清 |
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| 作者单位： | 空军工程大学工程学院航空自动控制工程系,西安,710038;空军工程大学工程学院航空自动控制工程系,西安,710038;空军工程大学工程学院航空自动控制工程系,西安,710038;空军工程大学工程学院航空自动控制工程系,西安,710038 |
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| 基金项目： | 解放军装备维修科学研究和改革基金 |
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| 摘 要： | 用浮动搜索算法对时间序列进行特征选择得到低维特征参数，采用WSTB方法实现对高维时序的相似性搜索。首先用浮动搜常算法对高维时间序列降维处理，得到特征参数后进行样本线性分段，建立时序曲线箱和相应索引。其次对样本序列和相似距离进行快速计算，不用逐个检查子序列箱的内容就进行快速索引。最后还验证了该疗法的通用性和有效性。
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| 关 键 词： | 特征选择 线性分段 相似性搜索 时间序列 |
| 文章编号： | 1000-3428（2006）10-0172-03 |
| 收稿时间： | 2005-12-13 |
| 修稿时间： | 2005-12-13 |
A Combined Algorithm for High-dimensional Similarity Search in Time Series Database |
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| LIANG Jianhai,DU Jun,SUN Xiuxia,LI Xiangqing. A Combined Algorithm for High-dimensional Similarity Search in Time Series Database[J]. Computer Engineering, 2006, 32(10): 172-174 |
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| Authors: | LIANG Jianhai DU Jun SUN Xiuxia LI Xiangqing |
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| Abstract: | In this paper, a WSTB-based algorithm for high-dimensional similarity search is proposed based on the float searching algorithm which is used to select features. The float searching algorithm to reduce the dimension of time series is used to get the piecewise linear features of the sample. When the subscquencc bin for time series and the index of the bin is built, the sample series is calculated with the similarity distance, Quick index can be realized without checking the content of the bin, because the calculation gotten from comparison one by one is avoided. At last, the currency and efficiency of the algorithm are proved. |
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| Keywords: | Feature selection Piecewise linear representation Similarity search Time series |
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