【摘 要】
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时间序列相似度是时间序列数据挖掘领域中的重要部分。目前,该领域主要存在识别精度不高、鲁棒性差等问题。基于此,笔者结合前人提出的基于涨落模式(Fluctuation Partten,FP)算法,提出一种新的基于涨落模式和凹凸模式(Fluctuation and Concave Convex,FCC)的算法。通过对时间序列进行差分处理、符号化表示,再利用最长公共子序列算法进行计算,最后通过网格搜索的方式确定参数。实验结果表明,该算法在样本较小的数据集上表现优于传统算法。
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时间序列相似度是时间序列数据挖掘领域中的重要部分。目前,该领域主要存在识别精度不高、鲁棒性差等问题。基于此,笔者结合前人提出的基于涨落模式(Fluctuation Partten,FP)算法,提出一种新的基于涨落模式和凹凸模式(Fluctuation and Concave Convex,FCC)的算法。通过对时间序列进行差分处理、符号化表示,再利用最长公共子序列算法进行计算,最后通过网格搜索的方式确定参数。实验结果表明,该算法在样本较小的数据集上表现优于传统算法。
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