【摘 要】
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针对传统的Gath-Geva(G-G)模糊分段方法需要人为设置参数,对高维时间序列分段效率低的问题,本文提出了一种基于KPCA和G-G聚类的多元时间序列模糊分段方法.该算法首先利用KPCA
【机 构】
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北京科技大学自动化学院; 北京科技大学工业过程知识自动化教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572073);北京科技大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(FRF-BD-17-002A);北京市重点学科共建项目(XK100080537)
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针对传统的Gath-Geva(G-G)模糊分段方法需要人为设置参数,对高维时间序列分段效率低的问题,本文提出了一种基于KPCA和G-G聚类的多元时间序列模糊分段方法.该算法首先利用KPCA方法对多元时间序列进行特征提取,去除冗余及无关变量的影响;然后,通过近邻传播算法(Affinity Propagation,AP)得到分段数目的上界;最后,将时间信息考虑在内,基于本文提出的MDBI有效值指标以及G-G模糊聚类在低维多元时间序列上实现多元时间序列的最佳模糊分段.实验结果表明,所提算法可以快速有效地检测出时间序列的某种突然和渐进变化的趋势,在准确性和运行效率方面均得到了提升.
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