【摘 要】
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在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等
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在时间序列分类等数据挖掘工作中,不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同,因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算,忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题,提出基于孪生神经网络(SNN)的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系,建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明,与ED/DTW-1N
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