基于Shapelet剪枝和覆盖的时间序列分类算法
时间序列shapelets是时间序列中能够最大限度地表示一个类别的子序列.解决时间序列分类问题的有效途径之一是通过shapelets转换技术,将shapelets的发现与分类器的构建相分离,其主要优点是优化了shapelets的选择过程,并能够灵活应用不同的分类策略.但该方法也存在不足:一是在shapelets转换时,用于产生最好分类结果的shapelets数量是很难确定的;二是被选择的shapelets之间往往存在着较大的相似性.针对这两个问题,首先提出了一种简单有效的shapelet剪枝技术,用于过滤掉相似的shapelets;其次,提出了一种基于shapelets覆盖的方法来确定用于数据转换的shapelets的数量.通过在多个数据集上的测试实验,表明了所提出的算法具有更高的分类准确率.
时间序列分类、shapelet剪枝、shapelet覆盖
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TP311(计算技术、计算机技术)
北京市自然科学基金4142042;中央高校基本科研基金2015YJS049
2016-08-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共15页
2311-2325