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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2011-10-15

Journal:模式识别与人工智能

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

Volume:24

Issue:5

Page Number:665-672

ISSN No.: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.