【摘 要】
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时间序列重新描述和相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础，对提高挖掘任务的效率和准确性至关重要。该文提出了一种新的基于形态的时间序列符号描述，并给出相应的距离公式，以
【基金项目】
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国家自然科学基金(60275020)资助课题
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时间序列重新描述和相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础，对提高挖掘任务的效率和准确性至关重要。该文提出了一种新的基于形态的时间序列符号描述，并给出相应的距离公式，以度量时间序列的相似性。该方法直观简洁，对数据的平移、伸缩不敏感，能够反映序列趋势变化的程度、去除噪声的影响，满足时间多分辨率要求。仿真结果表明，该方法具有较好的聚类性能，可以在不同分辨率下有效度量时间序列的形态相似性。
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