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基于自适应性分段统计近似的时间序列相似性度量方法

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摘要

本发明公开了一种基于自适应性分段统计近似的时间序列相似性度量方法，首先基于时间序列编码识别转折点，将时间序列切分为包含完整波动趋势的子序列；然后依次提取每条子序列的多种统计特征，构造局部模式特征向量；最后利用规范化距离计算局部模式特征向量之间的距离，实现局部模式匹配，并以此作为动态规划算法的子程序，实现全局模式匹配。本发明在度量精度和计算效率方面都以较大的程度优于其他度量方法，在人们的日常活动和工业生产中可发挥重要作用，如在金融交易、交通监管、空气质量和温度监测、工业流程监控、医疗诊断等应用中，对大规模采样数据或高速动态数据流进行相似性查询、分类、聚类、预测、异常检测、在线模式识别等处理。

著录项

  • 公开/公告号CN104820673B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-03-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201510139785.5

  • 发明设计人 蔡青林;陈岭;孙建伶;陈蕾英;

    申请日2015-03-27

  • 分类号

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人邱启旺

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2022-08-23 10:08:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-03-06

    授权

    授权

  • 2015-09-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20150327

    实质审查的生效

  • 2015-08-05

    公开

    公开

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