论文摘要
在诸多时序数据分类算法中,有一类算法借助时序数据的局部特征对时序数据进行分类,它们取得了不错的分类结果,然而其时间复杂度以及分类精度依旧存在可见的提升空间.本文提出的微局部特征二分类算法,着眼于局部特征本身的性质,对局部特征集进行限制,进而改进现有的基于局部特征的分类算法.新算法通过理论分析支撑,将经典算法的局部特征集大幅缩小,进而显著提升了分类算法的时间性能.另一方面通过重定义局部特征的评价标准,新算法选出性质更为优良的局部特征,提升了分类精度.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 舒伟博
关键词: 时序数据分类,特征选择,有监督学习,机器学习,人工智能
来源: 计算机系统应用 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 中国科学技术大学计算机科学与技术学院
分类号: TP181;O211.61
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007113
页码: 138-146
总页数: 9
文件大小: 891K
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