【摘 要】
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熵估计在生理时间序列上被广泛应用,例如样本熵.它通过计算r相似容限下m长度的连续模块匹配的数目来衡量序列的自相似度.当序列足够长并且足够规则时,它在很大范围的m和r下都
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熵估计在生理时间序列上被广泛应用,例如样本熵.它通过计算r相似容限下m长度的连续模块匹配的数目来衡量序列的自相似度.当序列足够长并且足够规则时,它在很大范围的m和r下都具有很好的评估效力.然而在短时间和不规则的序列下我们需要更加准确的优化算法.本文我们将匹配数除以匹配区域进行标准化,从而将条件概率转化为密度,显著地提高了算法的精确度.本文的另一个突破在于使r可以改变,使达到我们预设的匹配数,这个方法被称为最小分子记数法,它使熵估计的结果可信.我们将熵估计方法应用于股票序列中加以验证,用于识别金融市场在不同
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