基于LDTW的动态时间规整改进算法

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限制对齐路径长度的动态时间规整(LDTW)算法存在时间复杂度高和计算量大的问题.基于LDTW算法提出固定对齐路径长度的动态时间规整(FDTW)算法.通过调整LDTW算法中对齐路径长度的控制策略,由控制在某个区间改为固定到某个具体值,相应缩减累计代价矩阵中元素的计算范围.在UCR时间序列数据集上的实验结果表明,FDTW与LDTW算法的分类准确率持平,但FDTW算法在分类过程中的时间开销更小,并且能有效降低累计代价矩阵元素的计算量,提高计算效率.
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