基于shapelet的时间序列分类研究

时间序列是随时间次序变化的高维实值数据,广泛存在于医学、金融、监控等领域。因为传统的分类算法在时间序列上的分类效果不佳且不具备可解释性,而shapelet为时间序列中最具辨别性的连续子序列,具有可解释性,所以基于shapelet的时间序列分类已成为时间序列分类研究的热点之一。首先,通过归纳总结,将现有的时间序列shapelet发现算法分为空间搜索发现shapelet和目标函数优化学习shapelet两类,并介绍了shapelet的相关应用;然后,从分类的对象出发,重点阐述了基于shapelet的一元时间序列和多元时间序列的分类算法;最后,指出了基于shapelet的时间序列分类在未来的研究方向。     

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.     

基于趋势特征的时间序列符号聚集近似表示方法

针对时间序列数据降维过程中易丢失趋势特征信息的问题,提出一种基于趋势特征的时间序列符号聚集近似表示方法,除保留各序列分段的均值特征外,采用分段的趋势距离因子及趋势形态因子共同描述序列趋势特征;并给出了满足下界密封性的距离度量方法,从而更好地表示具有不同趋势特征的时间序列。在公共数据集上的实验结果表明,该方法在分类误报率、降维比率等方面比符号聚集近似方法（SAX）和基于趋势距离的时间序列符号近似表示方法（SAX＿TD）有10%以上的下降,并具有更好的下界密封性。实验结果证明,该算法在进行时间序列压缩的同时充分保留时间序列的趋势变化形态,从而提高时间序列数据挖掘的效率。     

Multi-shapelet:一种基于shapelet的多变量时间序列分类方法

shapelet是时间序列中最具有辨识性的子序列,其一经提出就被来自各个领域的研究人员广泛研究,并在此过程中提出了许多有效的shapelet发现技术用于进行时间序列分类。然而,多变量时间序列的候选shapelet可能长度不同且变量来源不同,故很难直接对其进行比较,这对基于shapelet多变量时间序列分类方法提出了独特的挑战。为了应对这一挑战,提出了一种基于无监督表示学习和shapelet的多变量时间序列分类方法Multi-shapelet。Multi-shapelet首先使用混合模型DC-GNN（Dilated convolution neural network and graph neural network, DC-GNN）作为编码器,将不同长度的候选shapelet嵌入统一的shapelet选择空间,以进行shapelet之间的比较;其次,提出了一种新的损失函数以无监督学习方式训练该编码器,使得DC-GNN对shapelet编码得到相应的嵌入（Embedding）后,属于同类shapelet对应的嵌入之间的相对位置形成的拓扑与原空间中shapelet之间相对位置形成的拓扑之间的关系更接近于一种等比例的缩小,这对后续基于相似性的剪枝过程十分重要;最后,使用K-means聚类和模拟退火算法进行shapelet剪枝和选择操作。在UEA的18个多变量时间序列数据集上的实验结果表明,Multi-shapelet的整体精度相比于其他方法得到了显著提升。     

融合趋势信息的时间序列符号聚合近似方法

为解决符号聚合近似方法（SAX）表示时间序列时忽略序列局部趋势的问题,提出一种融合形态趋势信息的时间序列符号聚合近似方法。该方法以子序列段中的最大值和最小值以及它们两者之间的相对位置为依据,定义一种新的趋势指标来描述子序列段的趋势,并使用融合趋势指标的符号矢量来近似表示时间序列。针对所提表示方法,给出一种新的距离度量方法,并在UCR数据集和电机转矩数据集上进行分类实验,实验结果表明,所提方法在绝大多数数据集上获得了较SAX方法更高的分类准确率,能够有效弥补SAX方法表示时间序列时忽略局部趋势的不足。     

基于极值分段特征标识的时间序列分类方法

时间弯曲距离受最优路径和距离计算方式限制,累加距离不能有效区分时间序列的类型。标识极值能够获得时间序列的区间性特征,相应的特征标识能够对距离相同但趋势不同的时间序列进行有效分类。提出分析同类时间序列的时间弯曲距离结果获得典型时间序列,根据极值点进行分段,在标准差的基础上形成特征标识。对达到距离要求的目标时间序列和典型时间序列进行标识匹配,最终明确其类型。所提算法解决了时间序列分类过程中时间弯曲距离度量局限性的问题。最后,证明了算法的理论可行性,并给出了其整体流程。实验结果表明,基于极值分段特征标识的时间序列分类方法具有良好的分类性能。     

时间序列的表示与分类算法综述

时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内,依照给定的采样率,对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据广泛地存在于商业、农业、气象、生物科学以及生态学等诸多领域,从时间序列中发现有用的知识已成为数据挖掘领域的研究热点之一。在时间序列表示方面,主要介绍了非数据适应性表示方法、数据适应性表示方法和基于模型的表示方法;针对时间序列的分类方法,着重介绍了基于时域相似性、形状相似性和变化相似性的分类算法,并对未来的研究方向进行了进一步的展望。     

基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法

针对时间序列的数据挖掘将时间序列数据转换为离散的符号序列, 提出了一种基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法。该方法采用了滑动窗口的方法将时间序列分割, 每个分段采用多个斜率表示, 最后采用K-均值聚类算法对斜率表示的分段进行聚类, 实现时间序列的符号化。实验证明了该方法的有效性与准确性。     

用于Email分类的综合特征表示方法

基于词频的特征表示方法难以准确表示Email的主要内容，从而导致分类的综合性能（F—score）较差，为了解决这个问题，将领域知识引入了Email的特征表示，并在此基础上提出了一种综合领域知识和词频的特征表示方法，用于Email分类．本方法在词频特征的基础上加入人工总结出的领域特征，从而更加准确地表示Email的主要内容，以提高Email分类的平均F—score．基于1080篇Email的分类测试结果表明，与基于词频的特征表示方法和基于领域知识的特征表示方法相比，本方法在针对Email标题实现的Email分类中将平均F—score分别提高了12．28％和23．08％，从而达到69．33％的分类平均F—score．     

基于最佳u-shapelets的时间序列聚类算法

针对基于u-shapelets的时间序列聚类中u-shapelets集合质量较低的问题,提出一种基于最佳u-shapelets的时间序列聚类算法DivUshapCluster。首先,探讨不同子序列质量评估方法对基于u-shapelets的时间序列聚类结果的影响;然后,选用最佳的子序列质量评估方法对u-shapelet候选集进行质量评估;其次,引入多元top-k查询技术对u-shapelet候选集进行去除冗余操作,搜索出最佳的u-shapelets集合;最后,利用最佳u-shapelets集合对原始数据集进行转化,达到提高时间序列聚类准确率的目的。实验结果表明,DivUshapCluster算法在聚类准确度上不仅优于经典的时间序列聚类算法,而且与BruteForce算法和SUSh算法相比,DivUshapCluster算法在22个数据集上的平均聚类准确度分别提高了18.80%和19.38%。所提算法能够在保证整体效率的情况下有效提高时间序列的聚类准确度。     

基于趋势转折点的时间序列分段线性表示

分段线性表示是时间序列降维的有效方法。在总结分析序列趋势变化特点的基础上,提出了一种基于趋势转折点的时间序列分段线性表示算法。首先定义了趋势转折点作为时间序列分段点的备选集,以点到区域的距离度量趋势转折点的重要性,再根据给定的阈值选择重要趋势转折点作为分段点,对时间序列进行分段线性表示。通过与其他6种方法进行实验比较,结果表明：所提方法在具有较好的拟合质量和适应能力以及对转折点明显的序列,都表现出较强的抗噪声干扰能力。     

基于核函数的高阶特征表示方法

为了解决高阶局部特征带来的计算复杂度提高问题,提出一种基于核函数的高阶局部特征表示方法。通过在两幅图像的局部特征之间进行比较,将特征空间映射到几何不变空间,统计高阶局部特征构建核函数,并结合支持向量机进行多类目标图像分类实验。实验结果分析表明,该方法在提高分类准确率的同时,所需的计算时间只与局部特征的个数呈线性增长。     

端到端双通道特征重标定DenseNet图像分类

目的 针对密集连接卷积神经网络（DenseNet）没有充分考虑通道特征相关性以及层间特征相关性的缺点,本文结合软注意力机制提出了端到端双通道特征重标定密集连接卷积神经网络。方法 提出的网络同时实现了DenseNet网络的通道特征重标定与层间特征重标定。给出了DenseNet网络通道特征重标定与层间特征重标定方法;构建了端到端双通道特征重标定密集连接卷积神经网络,该网络每个卷积层的输出特征图经过两个通道分别完成通道特征重标定以及层间特征重标定,再进行两种重标定后特征图的融合。结果 为了验证本文方法在不同图像分类数据集上的有效性和适应性,在图像分类数据集CIFAR-10/100以及人脸年龄数据集MORPH、Adience上进行了实验,提高了图像分类准确率,并分析了模型的参数量、训练及测试时长,验证了本文方法的实用性。与DenseNet网络相比,40层及64层双通道特征重标定密集连接卷积神经网络DFR-DenseNet（dual feature reweight DenseNet）,在CIFAR-10数据集上,参数量仅分别增加1.87%、1.23%,错误率分别降低了12%、9.11%,在CIFAR-100数据集上,错误率分别降低了5.56%、5.41%;与121层DFR-DenseNet网络相比,在MORPH数据集上,平均绝对误差（MAE）值降低了7.33%,在Adience数据集上,年龄组估计准确率提高了2%;与多级特征重标定密集连接卷积神经网络MFR-DenseNet（multiple feature reweight DenseNet）相比,DFR-DenseNet网络参数量减少了一半,测试耗时约缩短为MFR-DenseNet的61%。结论 实验结果表明本文端到端双通道特征重标定密集连接卷积神经网络能够增强网络的学习能力,提高图像分类的准确率,并对不同图像分类数据集具有一定的适应性、实用性。     

基于时域特征提取的围栏入侵模式分类方法

基于无线传感网的防入侵应用领域中行为分类问题,提出一种基于时域特征提取的电子围栏入侵检测及异常入侵模式识别系统。由于频域处理方法计算量大、复杂度高、传感器采样率高,为减轻系统的传输负担并减少时延,首先对原始信号预处理提取时域特征,然后通过一个三层的BP神经网络对目标事件进行分类,最后对比了多种典型的分类器方法的准确率。仿真结果表明：相比于频域处理方法,该方法复杂度低、易于实现,多种分类器准确率达86%以上,其中BP神经网络测试集的准确率能够达到94%,并且训练集和测试集的准确率偏差较小。     

局部特征脸型分类方法

本文针对传统脸型分类算法特征点定位不准和过度依赖轮廓曲线的问题,提出了一种人脸轮廓圆形邻域局部特征表达方式和脸型分类模型。首先,初步定位脸型轮廓特征点;然后,在特征点周围选取三重八连通圆形邻域,通过计算一级邻域、拓展邻域与中心区域间的纹理变化,生成二进制编码序列,构造脸型局部特征向量;最后,设计OVO-RBF-SVM多分类模型,实现脸型分类。本文方法在CAS-PEAL人脸库上进行脸型类型判别,获得了94.28%的准确率;在相同情况下,分别与基于主动形状模型和基于下颌曲线模型的脸型类型判别方法进行对比,准确率分别提高了6.64%和6.58%。本文所研究的方法在一定程度上解决了特征点定位相对不准确导致误差增加的问题,同时尽可能多利用图片原始信息,保证轮廓特征提取的准确率,具有较强的鲁棒性。通过实验证明本文方法适用于脸型分类。     

基于双通道特征融合的WPOS-GRU专利分类方法

为提高专利文本自动分类的效率和准确度,提出一种基于双通道特征融合的WPOS-GRU（word2vec and part of speech gated recurrent unit）专利文本自动分类方法。首先获取专利摘要文本,并进行清洗和预处理;然后对专利文本进行词向量表示和词性标注,并将专利文本分别映射为word2vec词向量序列和POS词性序列;最后使用两种特征通道训练WPOS-GRU模型,并对模型效果进行实验分析。通过对比传统专利分类方法和单通道专利分类方法,双通道特征融合的WPOS-GRU专利分类方法提高了分类效果。提出的方法节省了大量的人力成本,提高了专利文本分类的准确度,更能满足大量专利文本分类任务自动化高效率的需要。     

基于细化图像宏观弧线特征的指纹分类算法*

针对活体指纹采集样本提出了一种新的基于细化图像的指纹分类算法,定义并通过采用脊线追踪算法成功提取了一种反映指纹纹线变化特点和规律的新参量,即宏观弧线特征向量。利用这一新特征对FVC2004库中的指纹进行分类,准确率达98.9%以上,并且对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性,消除了传统指纹分类算法过分依赖奇异点的缺陷,具有很强的实用性和一定的推广价值。