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提出基于张量多线性PCA的多变量时间序列模式匹配方法,通过张量多线性PCA对多变量时间序列进行低维重构并获得其模式表示,然后利用Frobenius范数设计模式间的相似性度量.在四组公开的多变量时间序列数据集上进行实验,结果表明该方法的匹配准确率较高,时间开销较少,且适用于各种规模的数据集.
基于张量多线性PCA的多变量时间序列模式匹配
【摘 要】
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提出基于张量多线性PCA的多变量时间序列模式匹配方法,通过张量多线性PCA对多变量时间序列进行低维重构并获得其模式表示,然后利用Frobenius范数设计模式间的相似性度量.在四
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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福州大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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福建省新世纪优秀人才基金资助项目（XSJRC2007-11）, 福建省自然科学基金资助项目（2014J01009）
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