基于系數(shù)矩陣弧微分的時間序列相似度量
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標(biāo)簽：序列(19486)
傳統(tǒng)時間序列相似度量算法在時間序列發(fā)生平移、時間軸伸縮等情況下，需要時間對齊等人工干預(yù)，并且時間復(fù)雜度較高，不利于后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘處理。為此，基于系數(shù)矩陣弧微分提出時間序列相似度量算法。引入回歸分析中的最小二乘思想，通過構(gòu)建系數(shù)矩陣獲取時間序列形態(tài)屬性向量基，實(shí)現(xiàn)序列曲線的連續(xù)化。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用連續(xù)函數(shù)的弧微分與曲率半徑的關(guān)系進(jìn)行時間序列的相似度量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較強(qiáng)的魯棒性，不僅能實(shí)現(xiàn)微觀意義上序列之間的相似度量（距離相近），而且能夠完成宏觀意義上的相似度量（形態(tài)相近）。
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