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时间序列的表示是时序数据挖掘的一个重要问题.重要点的分段表示法(IP)是目前应用最为广泛的时间序列特征提取方法之一,具有较好的数据压缩和去除噪声能力,但参数的选择对时间序列的近似效果有很大的影响而且难以找到重要的转折点.基于多分辨率的重要点检索分段方法(MIP)也是一种时间序列特征提取方法,该方法能很好地近似时间序列,但检索次数难以确定且运行效率比较低.为了改进以上两种方法的缺陷,提出了一种新的基于重要点的多分辨率检索表示法(MRIP).实验结果表明,与基于重要点分段方法相比,该方法误差更小,具有很好的压缩率,并能去除噪音干扰;与基于多分辨率的重要点检索分段方法相比,能较好地确定检索次数的范围,在近似效果相当的情况下,运算效率更高. 相似文献
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