【摘 要】
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时序降维是解决时间序列高维问题的关键技术。符号聚集近似表示（SAX表示法）作为一种时序降维技术，具有良好的维度约简能力与性能稳定的下界距离算法，但算法中分段数的选取需根据
【基金项目】
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国家基金项目(61402318);山西省科技攻关项目(20130313012-2,201603D221037-2);校青年团队项目(2013T0490);博士点基金项目(20131402120009)资助
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时序降维是解决时间序列高维问题的关键技术。符号聚集近似表示（SAX表示法）作为一种时序降维技术，具有良好的维度约简能力与性能稳定的下界距离算法，但算法中分段数的选取需根据当前时序数据的特征而人为设定。针对这一问题，引入了滑动窗口算法与统计学方法，提出了基于二分迭代SAX的时序相似性度量算法。实验结果表明，该算法不仅解决了分段数设定困难的问题，而且降低了时序降维表示的复杂度，提高了SAX算法在多种时序数据上的分类准确性。
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