【摘 要】
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在时间序列相似性度量中,符号聚合近似（symbolic aggregate approximation,SAX）方法没有将符号化后的模式序列进一步处理,导致存在一定误差,为此提出将算术编码技术引用到SAX中
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61263019)
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在时间序列相似性度量中,符号聚合近似（symbolic aggregate approximation,SAX）方法没有将符号化后的模式序列进一步处理,导致存在一定误差,为此提出将算术编码技术引用到SAX中,即将符号化序列转换为编码序列,实现时间序列在概率区间上的分析与度量;在计算序列间的相似度时采用分层欧式距离算法,综合考虑序列的统计距离和形态距离,由粗到细地进行筛选,达到序列整体趋势匹配以及细节拟合的目标。实验结果表明,该方法在不同的数据集上都有一定的可行性,具有较高的准确度和较好的鲁棒性。
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