【摘 要】
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由于时间序列的长度很大,并且不确定时间序列在每个观察点的取值具有不确定性,这导致了维度灾难和庞大的可能世界集,给不确定时间序列相似性匹配带来了巨大的困难.针对此问题
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由于时间序列的长度很大,并且不确定时间序列在每个观察点的取值具有不确定性,这导致了维度灾难和庞大的可能世界集,给不确定时间序列相似性匹配带来了巨大的困难.针对此问题,提出一种基于桶分割和算术编码的相似性匹配算法,该算法不仅可以将不确定时间序列规约为一条确定的时间序列,并通过距离度量完成相似性匹配,而且可以通过规约后的确定时间序列近似地恢复原不确定时间序列.最后实验验证,使用该算法对不确定时间序列进行相似性匹配,不仅有很高的匹配效率和很低的时间复杂度,而且可对两种新的相似性类型完成匹配.
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