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基于μσ-DWC特征和树结构M-SVM的多维时间序列分类
1
作者
谭海龙
刘康玲
+2 位作者
金鑫
石向荣
梁军
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1061-1069,1100,共10页
为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数(μσ-DWC)的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下:利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即...
为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数(μσ-DWC)的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下:利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即特征向量;得到训练集的特征向量表示之后,训练和构建树结构M-SVM模型;提取未知序列的特征向量并输入已训练完成的树结构M-SVM模型,得到未知序列的类标号,完成分类.实验结果表明:该算法比传统的分类方法具有更高的分类准确率和预测速度,同时可以保证较理想的训练速度.
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关键词
多维时间序列
特征提取
小波系数
多分类支持向量机(M-SVM)
树结构
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题名
基于μσ-DWC特征和树结构M-SVM的多维时间序列分类
1
作者
谭海龙
刘康玲
金鑫
石向荣
梁军
机构
浙江
大学
控制科学与工程学
系
浙江财经大学信息管理系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1061-1069,1100,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174114)
教育部博士点基金优先领域资助项目(20120101130016)
+1 种基金
浙江省公益性技术应用研究计划资助项目(2014C31019)
浙江省网络媒体云处理与分析工程技术中心资助项目(2012E10023-7)
文摘
为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数(μσ-DWC)的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下:利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即特征向量;得到训练集的特征向量表示之后,训练和构建树结构M-SVM模型;提取未知序列的特征向量并输入已训练完成的树结构M-SVM模型,得到未知序列的类标号,完成分类.实验结果表明:该算法比传统的分类方法具有更高的分类准确率和预测速度,同时可以保证较理想的训练速度.
关键词
多维时间序列
特征提取
小波系数
多分类支持向量机(M-SVM)
树结构
Keywords
multivariate time series
feature extraction
wavelet coefficients
multi-class support vectormachine （M-SVM）
tree structure
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于μσ-DWC特征和树结构M-SVM的多维时间序列分类
谭海龙
刘康玲
金鑫
石向荣
梁军
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
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