基于动态时间弯曲距离的灰关联度量方法及其应用

摘要：

传统灰关联度量对于长度不同的序列采用删除较长序列数据、均值、GM(1,1)模型预测等方法进行补齐,导致不确定性信息增加,造成不必要的信息损失.将动态时间弯曲思想引入灰关联度量中,提出一种自适应序列长度的灰关联度.该方法无需补齐序列数据,利用序列间距离矩阵的最短路径作为相似判定依据.在此基础上,进一步构建了相应的灰关联度量方法,有效解决了序列数据长度不一致问题.为了证明方法的有效性,将其应用于分类算法设计中,取得了较为优异的测试结果.

关键词：灰理论、动态时间弯曲、灰关联分析、灰关联度量

所属期刊栏目：26

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61309014;重庆市基础与前沿研究计划项目cstc2013jcyjA40009;毕节学院高层次人才科学研究项目G2013006;The National Natural Science Foundation of China61309014;The Natural Science Foundation Project of CQ of Chinacstc2013jcyjA40009;The High-Level Personnel Scientific Research Project of Bijie UniversityG2013006

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：700-705