基于改进分段半马尔可夫模型的在线序列模式检测

• 作者: 凌广杰 贾森 钱沄涛
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 在线序列模式检测 隐马尔可夫模型 分段半马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 505-511
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3618字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2007.04.010

摘要

在时间序列数据挖掘中,在线检测在时间上存在任意缩放的相似模式是一个具有挑战性的问题.本文对基于模型匹配的分段半马尔可夫模型进行改进,通过引入偏移量分布、振幅差值分布和前项状态,克服该模型参数难以确定、鲁棒性差的缺点.实验表明,改进分段半马尔可夫模型能够快速准确检测出在时间上存在任意缩放的相似模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱沄涛	浙江大学计算机科学学院	37	354	10.0	18.0
2	凌广杰	浙江大学计算机科学学院	2	0	0.0	0.0
3	贾森	浙江大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0