面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法

杨骏; 敬思远; 钟勇

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面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法

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当前面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法,首先计算Shapelet与时间序列之间的欧式距离及其类别标签之间的距离,然后根据两种距离的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数来对Shapelet进行评价,效率较低。针对该问题,提出一种基于SAX表示时间序列的Shapelet评价指标CD-Cover,该指标同时考虑Shapelet对时间序列数据集的覆盖集中度和覆盖优势度。其次,提出一种基于随机采样的Shapelet抽取算法,该算法采用布隆过滤器对候选Shapelet进行预剪枝,采用移除自相似策略对抽取结果进行后剪枝。在11个时间序列公开数据集上的实验结果表明,相比现有方法,该算法抽取的Shapelet具有更好的有序分类能力,且算法的计算效率也更高。

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来源
《电子科技大学学报》 |2023年第6期|887-896|共10页
作者
杨骏; 敬思远; 钟勇;
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作者单位

中国科学院成都计算机应用研究所;

乐山师范学院电子信息与人工智能学院;

中国科学院大学计算机科学与技术学院;

厅市共建智能终端四川省重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
特征评价; 有序分类; Shapelet; 时间序列;

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