【摘 要】
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针对基于shapelets转换的时间序列分类方法中候选shapelets存在较大相似性的问题，提出一种基于多样化top．kshapelets转换的分类方法DivTopKShapelet。该方法采用多样化top—k查
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国矿业大学安全工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(BK20140192);中国矿业大学青年科技基金资助项目(2013QNB16)~~
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针对基于shapelets转换的时间序列分类方法中候选shapelets存在较大相似性的问题，提出一种基于多样化top．kshapelets转换的分类方法DivTopKShapelet。该方法采用多样化top—k查询技术，去除相似shapelets，并筛选出最具代表性的k个shapelets集合，最后以最优shapelets集合为特征对数据集进行转换，达到提高分类准确率及时间效率的目的。实验结果表明，DivTopKShapelet分类方法不仅比传统分类方法具有更高的准确率，而且与使用聚类筛选的方法（Clu
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