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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2011-10-15

Journal:控制与决策

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

Volume:26

Issue:10

Page Number:1525-1529

ISSN No.:1001-0920

Key Words:时间序列;云模型;相似性;分段聚合近似

Abstract:针对时间序列数据的高维特性,提出一种基于云模型的时间序列分段聚合近似方法.利用云模型的熵评判分段聚合后各子序列的数据稳定性,选取稳定性最弱的子序列再分段聚合,最终得到云模型序列,同时给出了云模型序列的相似性度量.该方法对时间序列能够有效降维,并能够自适应地识别和描述其基本特征.实验结果表明,数据压缩较大时,所提出方法能够较好地保证近似的准确性,并提高时间序列数据挖掘的效率.