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基于加权局部复杂不变性的时间序列分类算法
1
作者
李怡桐
刘晓涛
+1 位作者
刘静
吴凯
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2194-2203,共10页
为解决现有方法对较长、复杂度分布不均序列的错分类问题,提取序列复杂度的局部信息,提出了加权局部复杂度不变性距离(WLCID),包含复杂度局部表征和全局加权整合两个模型。利用滑窗分解序列,结合复杂度不变性距离表示方法提取局部复杂...
为解决现有方法对较长、复杂度分布不均序列的错分类问题,提取序列复杂度的局部信息,提出了加权局部复杂度不变性距离(WLCID),包含复杂度局部表征和全局加权整合两个模型。利用滑窗分解序列,结合复杂度不变性距离表示方法提取局部复杂度信息;通过建立类表征模型,以类间距越大的子段对分类正确的贡献度越大为依据,通过归一化累积类间距来量化整合权重。与相似算法的对比实验表明:此方法不仅在复杂度分布不均的数据中表现突出,在大多数测试集也有较好的效果。在分类和聚类任务上精度的提升,说明方法在表示时间序列形态特征的复杂度信息上具有较好的能力。
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关键词
复杂
度
不变性距离
局部复杂度表征
全局
复杂
度
加权整合
类
表征
模型
时间序列分类
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职称材料
题名
基于加权局部复杂不变性的时间序列分类算法
1
作者
李怡桐
刘晓涛
刘静
吴凯
机构
西安电子科技大学广州研究院
西安电子科技大学人工智能学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2194-2203,共10页
基金
国家自然科学基金(61773300)
科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101302)。
文摘
为解决现有方法对较长、复杂度分布不均序列的错分类问题,提取序列复杂度的局部信息,提出了加权局部复杂度不变性距离(WLCID),包含复杂度局部表征和全局加权整合两个模型。利用滑窗分解序列,结合复杂度不变性距离表示方法提取局部复杂度信息;通过建立类表征模型,以类间距越大的子段对分类正确的贡献度越大为依据,通过归一化累积类间距来量化整合权重。与相似算法的对比实验表明:此方法不仅在复杂度分布不均的数据中表现突出,在大多数测试集也有较好的效果。在分类和聚类任务上精度的提升,说明方法在表示时间序列形态特征的复杂度信息上具有较好的能力。
关键词
复杂
度
不变性距离
局部复杂度表征
全局
复杂
度
加权整合
类
表征
模型
时间序列分类
Keywords
complexity-invariant distance
local complexity representation
weighted global complexity integration
class representation model
time series classification
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
基于加权局部复杂不变性的时间序列分类算法
李怡桐
刘晓涛
刘静
吴凯
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
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