曹洋洋
- 作品数：4 被引量：4H指数：1
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- 基于双曲正切函数约束的时间序列建模表示被引量：2
- 2018年
- 针对传统的时间序列分段算法往往忽略时间序列的时间特性,导致分段结果不够精确,对此,提出基于双曲正切函数约束的时间序列建模表示算法。该算法在分段聚合近似的基础上引入双曲正切函数并且提出了移动增强因子的概念,在考虑时间影响的基础上抽取出各个子序列所含信息量的差异完成最终的时间序列分段。实验表明该算法有较小的拟合误差,能够更好地利用分段后的序列,完成宏观的相似性查找等工作,并且满足时间序列动态增长的特点,算法的通用性、普适性、准确性均有所提高。
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- 关键词：时间序列分段线性表示
- 基于离均差的时间序列相似性度量被引量：1
- 2017年
- 时间序列的相似性度量是数据挖掘领域研究的一个热点,高维多元时间序列数据一般含有大量的噪声不利于相似性的比较。针对现有的时间序列度量方法存在的问题,在改进的时间序列自底向上融合算法的基础上,提出一种新的基于离均差的时间序列相似性度量的夹角余弦算法(Angle Cosine Metric Similarity,ACMS)。ACMS算法将时间序列等价为一个多维度的向量,充分考虑2个向量的方向和大小特征,增强振幅变化的鲁棒性,减少人为干扰,对数据挖掘中的聚类和预测具有帮助作用。
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- 关键词：时间序列向量
- 基于形态距离及自适应权重的相似性度量被引量：1
- 2018年
- 针对传统的动态时间弯曲算法的性能容易受到离群点以及局部噪声点的影响,同时对于复杂数据的处理能力较差,提出基于形态距离及自适应权重的相似性度量算法。该算法首先利用l1趋势滤波对原始待比较序列进行降维、压缩;其次引入形态距离计算两时间序列的距离矩阵;最后利用自适应赋权的距离函数抽取出各个子序列所含的信息量差异并结合动态时间弯曲完成最终时间序列相似度量。实验表明,该算法有更强的鲁棒性,能够更好地利用序列的形态特征完成宏观的相似性度量,同时在处理复杂数据时更加精确、高效、稳定。
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- 关键词：时间序列动态时间弯曲
- 基于系数矩阵弧微分的时间序列相似度量
- 2018年
- 传统时间序列相似度量算法在时间序列发生平移、时间轴伸缩等情况下,需要时间对齐等人工干预,并且时间复杂度较高,不利于后续数据挖掘处理。为此,基于系数矩阵弧微分提出时间序列相似度量算法。引入回归分析中的最小二乘思想,通过构建系数矩阵获取时间序列形态属性向量基,实现序列曲线的连续化。在此基础上,应用连续函数的弧微分与曲率半径的关系进行时间序列的相似度量。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,不仅能实现微观意义上序列之间的相似度量(距离相近),而且能够完成宏观意义上的相似度量(形态相近)。
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- 关键词：时间序列相似度量最小二乘法系数矩阵
