10.3969/j.issn.1673-4785.2007.01.005
一种支持时间序列数据的CBR检索算法
探讨了如何为CBR(基于范例的推理)增加对一种特殊的范例类型--时间序列数据的支持.分析了基于谱分析的时间序列相似度比较算法不适用于CBR检索的缺点,并在此基础上设计了一种综合性能很好的CBR检索算法.思路是把时间序列相似度比较转化成一个卷积问题,并用DFT来简化这个卷积的计算.通过对这种CBR检索算法进行了深入的理论分析和认真的实验,结果证明,提出的算法是一个高效的算法.在这个检索算法的基础上,CBR就能够应用到时序数据的分析推理中,具有广阔的应用前景.
基于范例的推理、时间序列数据、相似度比较
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60435010;90604017;60675010;国家重点基础研究发展计划973计划2003CB317004
2007-04-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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