【摘 要】
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不确定时间序列的每个时间点上对应一个可能取值的集合，无法给出其确定值，这种不确定性给时间序列降维处理和相似性匹配带来巨大挑战，现有的时间序列降维方法和相似性匹配算法已
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,东华大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61070032 （国家自然科学基金）.
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不确定时间序列的每个时间点上对应一个可能取值的集合，无法给出其确定值，这种不确定性给时间序列降维处理和相似性匹配带来巨大挑战，现有的时间序列降维方法和相似性匹配算法已经无法适用。针对此问题，提出了描述统计模型，将不确定时间序列归约为3条确定时间序列，通过离散傅里叶变换（discrete Fou rier transform，DFT）、离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）、离散小波变换（discrete wavelet transform，DWT）对模型下不确定时间序列
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