【摘 要】
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在时间序列相似性度量研究中，动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)是最为常用的算法之一，但其存在病态对齐问题且未考虑时间属性影响。限制对齐路径长度DTW(DTW under limited warping path length,LDTW)和时间加权DTW (time-weighed DTW,TDTW)分别尝试解决上述两个问题中的一个，但未能同时解决DTW两方面不足。本研
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在时间序列相似性度量研究中，动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)是最为常用的算法之一，但其存在病态对齐问题且未考虑时间属性影响。限制对齐路径长度DTW(DTW under limited warping path length,LDTW)和时间加权DTW (time-weighed DTW,TDTW)分别尝试解决上述两个问题中的一个，但未能同时解决DTW两方面不足。本研究提出一种综合时间权重的LDTW(time-weighting LDTW,TLDTW)算法：首先通过测量
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面对数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下，传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致，从而导致聚类失败。为解决此类问题，在传统极大熵聚类算法的基础上，引入类中心惩罚机制，融合权重矩阵实现多视角划分融合，构建出类中心极大的多视角极大熵聚类算法。该算法通过调整每个视角上的权重来体现某个视角的重要性，并通过类中心极大惩罚项，解决了多视角聚类任务下，因数据稀少、数据维度高导致每个视角上的类中心趋于一致的
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