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基于图元统计和持续同调的时间序列分类算法
1
作者
黄冠英
杨骏
敬思远
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2509-2516,共8页
针对当前时间序列分类算法大多采用形状特征进行分类,缺乏更高维的数据特征表征能力的问题,提出通过时间序列转化的自然可视图和水平可视图提取图元特征,同时通过持续同调方法提取Vietoris-Rips复形拓扑特征,以此构造特征向量的方法,并...
针对当前时间序列分类算法大多采用形状特征进行分类,缺乏更高维的数据特征表征能力的问题,提出通过时间序列转化的自然可视图和水平可视图提取图元特征,同时通过持续同调方法提取Vietoris-Rips复形拓扑特征,以此构造特征向量的方法,并训练XGBoost分类器以实现时间序列分类。实验结果表明:所提算法在UCR数据集上取得的平均准确率为0.81,优于COTE,ResNet,BSPCover等当前领先的时间序列分类算法。该结果验证了所提算法的有效性。
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关键词
时间序列分类
图元统计
拓扑数据分析
持续同调
拓扑特征
可视图
特征提取
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题名
基于图元统计和持续同调的时间序列分类算法
1
作者
黄冠英
杨骏
敬思远
机构
乐山师范学院特殊教育语言智能四川省哲学社会科学重点实验室
中国科学院成都计算机应用研究所
乐山师范学院互联网自然语言智能处理四川省高等学校重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2509-2516,共8页
基金
四川省科技计划重点研发基金项目(2021YFS0019)
四川省自然科学基金面上基金项目(24NSFSC1191)
教育部人文社会科学规划基金项目(23YJA740013)。
文摘
针对当前时间序列分类算法大多采用形状特征进行分类,缺乏更高维的数据特征表征能力的问题,提出通过时间序列转化的自然可视图和水平可视图提取图元特征,同时通过持续同调方法提取Vietoris-Rips复形拓扑特征,以此构造特征向量的方法,并训练XGBoost分类器以实现时间序列分类。实验结果表明:所提算法在UCR数据集上取得的平均准确率为0.81,优于COTE,ResNet,BSPCover等当前领先的时间序列分类算法。该结果验证了所提算法的有效性。
关键词
时间序列分类
图元统计
拓扑数据分析
持续同调
拓扑特征
可视图
特征提取
Keywords
time series classification
graphlet statistics
topological data analysis
persistent homology
topological features
visibility graph
feature extraction
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图元统计和持续同调的时间序列分类算法
黄冠英
杨骏
敬思远
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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