【摘 要】
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针对时间序列相似性研究中存在动态时间弯曲DTW复杂度过高与分段思想易造成特征丢失的问题,提出了一种基于形状和升降性提取序列数据重要特征点的DTW相似性搜索算法,利用关键
【机 构】
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湖北工业大学计算机学院,苏州工业园区服务外包职业学院
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针对时间序列相似性研究中存在动态时间弯曲DTW复杂度过高与分段思想易造成特征丢失的问题,提出了一种基于形状和升降性提取序列数据重要特征点的DTW相似性搜索算法,利用关键特征点快速筛选相似候选子序列集合,计算各个原始子序列的DTW距离,与改进的分段DTW距离度量方法进行实验比较。结果表明,该方法提高了相似性搜索效率,并具备更高的相似度。
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