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摘要:
为快速准确地计算时间序列数据相似度,引入快速动态时间规划距离(fast dynamic time warping,FDTW),提出了基于FDTW的模糊C均值算法和模糊C中心点聚类算法.FDTW通过对数据序列进行拉伸和压缩匹配时间序列数据,只要形状相同,即使发生时间位移也可以准确识别,同时解决了传统DTW计算效率较低的问题.试验结果表明,提出的算法仍能保证聚类的精度.
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文献信息
篇名 基于快速动态时间规划的模糊聚类算法
来源期刊 河南理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模糊聚类 快速动态时间规划 计算效率
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 机电与计算机工程
研究方向 页码范围 111-116
页数 6页 分类号 TP391
字数 4509字 语种 中文
DOI 10.16186/j.cnki.1673-9787.2017.06.018
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 杨立身 河南理工大学计算机科学与技术学院 35 249 10.0 14.0
2 刘永利 河南理工大学计算机科学与技术学院 24 76 4.0 7.0
3 武帅 河南理工大学计算机科学与技术学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊聚类
快速动态时间规划
计算效率
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
河南理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-9787
41-1384/N
16开
河南省焦作市世纪大道2001号
3891
1981
chi
出版文献量(篇)
3451
总下载数(次)
5
总被引数(次)
20072
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