原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对传统的动态时间弯曲算法的性能容易受到离群点以及局部噪声点的影响,同时对于复杂数据的处理能力较差,提出基于形态距离及自适应权重的相似性度量算法.该算法首先利用l1趋势滤波对原始待比较序列进行降维、压缩;其次引入形态距离计算两时间序列的距离矩阵;最后利用自适应赋权的距离函数抽取出各个子序列所含的信息量差异并结合动态时间弯曲完成最终时间序列相似度量.实验表明,该算法有更强的鲁棒性,能够更好地利用序列的形态特征完成宏观的相似性度量,同时在处理复杂数据时更加精确、高效、稳定.
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文献信息
篇名 基于形态距离及自适应权重的相似性度量
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 时间序列 相似性度量 动态时间弯曲 形态距离 自适应赋权
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2638-2642,2647
页数 6页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.09.018
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 林意 江南大学数字媒体学院 68 260 8.0 12.0
2 曹洋洋 江南大学数字媒体学院 4 6 2.0 2.0
3 王智博 江南大学数字媒体学院 4 10 2.0 3.0
4 鲍国强 江南大学数字媒体学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列
相似性度量
动态时间弯曲
形态距离
自适应赋权
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
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导