【摘 要】
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提出一种基于小波的多尺度奇异事件特征提取方法,将时间序列分割为一系列具有独立趋势形态的事件子序列;对以变换参数表示的事件子序列的利用混合遗传聚类算法实现离散符号化
【机 构】
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北京电子科技学院,北京科技大学信息工程学院,北京印刷学院
【基金项目】
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国家科技成果重点推广项目(2003EC000164);北京市自然科学基金资助课题(4022008)
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提出一种基于小波的多尺度奇异事件特征提取方法,将时间序列分割为一系列具有独立趋势形态的事件子序列;对以变换参数表示的事件子序列的利用混合遗传聚类算法实现离散符号化,每一事件子序列以其所属类别标识,从而将连续数值域的时间序列转化为离散符号域的事件序列.方法用于对非平稳金融时间序列进行了符号化转换,实验结果表明该方法是有效的.
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