【摘 要】
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Shapelet作为时间序列特征,具有较好的可解释性。Shapelet在行为识别、聚类分析及异常检测等方向均得到了广泛应用。但在电力运行监测、医学图像分析以及流媒体监测等领域,时
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室,四川大学计算机学院,国家电网智能电网研究院,南京邮电大学先进技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61103042)资助项目;软件工程国家重点实验室开放研究基金(SKLSE2012-09-32)资助项目
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Shapelet作为时间序列特征,具有较好的可解释性。Shapelet在行为识别、聚类分析及异常检测等方向均得到了广泛应用。但在电力运行监测、医学图像分析以及流媒体监测等领域,时间序列具有多源、同步的特点,仅对单一源上的时间序列提取Shapelet可能丢失序列间相关性。在Shapelet概念基础上,本文提出p-Shapelet作为不同源的Shapelet间关于时间间隔的特征表达,从而实现分析不同源Shapelet间的相关性。具体地,为找出不同类别样本间时间间隔具有最显著差异的Shapelet对,设计并实现
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