一种新的DTW最佳弯曲窗口学习方法

• 作者: 胡谷雨 陈乾
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 相似性度量 动态时间弯曲 弯曲路径 时间距离
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 191-195
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.08.041

摘要

时间序列相似性查询中,DTW(Dynamic Time Warping)距离是支持时间弯曲的经典度量,约束弯曲窗口的DTW是DTW最常见的实用形式.分析了传统DTW最佳弯曲窗口学习方法存在的问题,并在此基础上引入时间距离的概念,提出了新的DTW最佳弯曲窗口学习方法.由于时间距离是DTW计算的附属产物,因此该方法可以在几乎不增加运算量的情况下提高DTW的分类精度.实验证明,采用了新的学习方法后,具有最佳弯曲窗口的DTW分类精度得到明显改善,分类精度优于ERP(Edit Distance with Real Penalty)和LCSS(Longest Common SubSequence),接近TWED(Time Warp Edit Distance)的水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡谷雨	解放军理工大学指挥自动化学院	84	632	13.0	21.0
2	陈乾	解放军理工大学通信工程学院	4	33	3.0	4.0