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基于系數矩陣弧微分的時間序列相似度量

大小:1.31 MB 人氣: 2018-03-29 需要積分:1

  傳統時間序列相似度量算法在時間序列發生平移、時間軸伸縮等情況下,需要時間對齊等人工干預,并且時間復雜度較高,不利于后續數據挖掘處理。為此,基于系數矩陣弧微分提出時間序列相似度量算法。引入回歸分析中的最小二乘思想,通過構建系數矩陣獲取時間序列形態屬性向量基,實現序列曲線的連續化。在此基礎上,應用連續函數的弧微分與曲率半徑的關系進行時間序列的相似度量。實驗結果表明,該算法具有較強的魯棒性,不僅能實現微觀意義上序列之間的相似度量(距離相近),而且能夠完成宏觀意義上的相似度量(形態相近)。
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