• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《计算机应用》 >基于分段降维和路径修正DTW的时序特征分类器设计

基于分段降维和路径修正DTW的时序特征分类器设计

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

针对传统的动态时间弯曲(DTW)度量方法易出现过度弯曲现象且计算复杂度高、算法效率低等问题,提出一种基于路径修正的动态时间弯曲(U DTW)度量方法.首先通过分段降维方法——分段局部最大值平滑法(PLM)有效提取序列特征信息,减少UDTW的计算代价;其次,考虑了时间序列形态特征的相似性要求,给过度弯曲路径设置动态惩罚系数,以此修正路径的弯曲程度;最后,在改进度量距离基础上,采用1-近邻分类算法对时序数据进行分类,以提高时间序列相似性度量的准确率和效率.实验结果表明,在15个UCR数据集上,UDTW度量方法与传统DTW度量方法相比具有更高的分类准确率,UDTW在其中3个数据集上能实现100％分类正确;与导数DTW(DDTW)度量方法相比,UDTW分类准确率最多提高了71.8％,而PLM-UDTW在不影响分类准确率的前提下执行时间减小了99％.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号