原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
确定时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中诸如温度传感器等设备采集到的数据往往是不确定的,并且两条不确定时间序列之间的距离也是不确定的,所以现有的确定时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域。针对此问题,提出了基于统计学的规约算法,并且基于该算法提出了不确定时间序列相似性匹配的两种新型算法。在规约过程中,规约算法优化了不同背景下不确定时间序列的小概率点和奇异点的处理。在匹配过程中,首先提出了圆环匹配算法,它通过构建匹配圆环完成相似性匹配,并且通过多次重启提高相似性匹配的准确度和效率;然后在规约算法的基础上,提出了期望匹配的改进算法,它通过增加包络约束消除期望匹配算法中出现的误判问题。
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文献信息
篇名 不确定时间序列的相似性匹配研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 时间序列 不确定性 匹配 降维 欧氏距离
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3349-3352
页数 4页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖小飞 东华大学信息科学与技术学院 12 33 3.0 5.0
2 肖瑞 东华大学计算机科学与技术学院 6 43 4.0 6.0
3 宋转 东华大学信息科学与技术学院 5 21 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列
不确定性
匹配
降维
欧氏距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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0
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