基于形态特征的时间序列符号聚合近似方法

被引：17

作者：

李海林

郭崇慧

机构：

[1] 大连理工大学系统工程研究所

来源：

模式识别与人工智能 | 2011年 / 24卷 / 05期

关键词：

时间序列数据挖掘; 形态特征; 符号化聚合近似; 数据降维;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2011.05.007

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

由于形态特征能够较为客观地反映时间序列的变化趋势,在时间序列数据降维过程中,形态特征的提取能够保留较为充分的数据信息,为提高后期的时序数据挖掘的效率提供可靠的保障.文中提出基于形态特征的时间序列符号聚合近似方法,综合考虑分段序列的均值和数据分布的形态特征,并且通过论域转化对它们实现符号转化.在相同的压缩比环境下,与传统符号化表示方法相比,该方法能更好地提供原始时间序列数据信息,进而提高时间序列数据挖掘的效率.

引用

页码：665 / 672

页数：8

共 6 条

[1] 时间序列的夹角距离及相似性搜索 [J].