【摘 要】
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集成学习是分类多变量时间序列的有效方法。然而集成学习对基分类器性能要求较高,基分类器组合算法优劣对分类效果影响较大。为此,提出一种基于Shapelets的多变量D-S(Dempste
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,呼伦贝尔职业技术学院信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772152),国家重点研发计划基金资助项目(2018YFC0806800),技术基础科研基金资助项目(JSQB2017206C002),中国博士后科学基金资助项目(2019M651262),教育部人文社科研究青年基金资助项目(20YJCZH172),黑龙江省博士后基金会基金资助项目(LBH-Z19015)。
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集成学习是分类多变量时间序列的有效方法。然而集成学习对基分类器性能要求较高,基分类器组合算法优劣对分类效果影响较大。为此,提出一种基于Shapelets的多变量D-S(Dempster/Shafer)证据加权集成分类方法。首先,在单变量时间序列上学习得到基分类器Shapelets,基分类器的分类准确率确定为其在多分类器的权重。Shapelets是时间序列的子序列,不同变量Shapelets间不存在依赖关系,且单个Shapelets分类准确度较高,能得到"好而不同"的基分类器。然后,提出一种加权概率指派
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