基于线性形态的时间序列异常模式挖掘

• 作者: 林士敏 陆声链 黄万华
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 线性形态 异常模式 孤立点
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与方法
• 页码范围: 53-55,62
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2005.01.014

摘要

对于子序列长度相等的时间序列数据,文章提出了一种基于序列偏离度的异常模式发现方法.与传统的基于某一特定模型的方法不同,该方法首先对子序列进行线性分段,对每一分段计算其斜率,并将斜率进行离散化,离散化后的符号构成的特征序列就代表了原时间子序列的变化趋势,在此基础上,序列偏离度被定义和计算.这种方法不需预先定义模型, 同时避免了通过序列间的两两比较来查找异常所带来的时间消耗.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林士敏	广西师范大学数学与计算机科学学院	49	597	12.0	23.0
2	黄万华	广西师范大学教务处	10	154	6.0	10.0
3	陆声链	广西师范大学数学与计算机科学学院	15	279	6.0	15.0