【摘 要】
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传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分
【基金项目】
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国家自然科学基金，中国博士后科学基金
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传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分形维数的情况下,序列相似性匹配的局部误差就会增大,曲线形状的相似性查询过程在一定程度上也因此受到影响.鉴于随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,提出了序列分形时变维数的概念,原始分数布朗运动模型被加以改造成为一个具有局部自相似性的随机过程.给出了时变Hurst指数的估计式和算法,提出了一种新的序列相似性判别标准.在某
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