Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2011-10-15

Journal: 模式识别与人工智能

Included Journals: Scopus、CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 24

Issue: 5

Page Number: 665-672

ISSN: 1003-6059

Key Words: 时间序列数据挖掘;形态特征;符号化聚合近似;数据降维

Abstract: 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.