论文摘要
符号聚合近似表示法是提取时间序列特征的重要方式。然而,传统的符号聚合近似表示法存在平均化分段数、同等对待划分区间,以及无法准确反映非平稳序列的突变信息等多项缺陷。鉴于此,通过引入局部均值分解和改进小波熵的分段算法,建立了一种新的时序SAX模型。该模型的基本原理是采用局部均值分解技术对原始序列进行去噪处理,利用滑动窗口阈值法获取分段数,并使用SAX表示法进行符号表示,利用KNN分类器实现分类性能测试。基于这一改进模型,进行了实证检验,实验结果表明,该模型能够有效提取序列的信息特征,具有较高的拟合度,达到了降维的目的,更重要的是,提高了KNN分类算法在SAX表示法中分类的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 白莹莹,王会青,郭芷榕
关键词: 局部均值分解,滑动窗口,小波熵,符号聚合近似
来源: 计算机工程与科学 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 太原理工大学信息与计算机学院
基金: 山西省科技攻关项目(201603D221037-2),国家青年科学基金(61503272)
分类号: O211.61
页码: 1490-1496
总页数: 7
文件大小: 958K
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