本文主要研究内容
作者闫汶和,李桂玲（2019）在《基于shapelet的时间序列分类研究》一文中研究指出：时间序列是随时间次序变化的高维实值数据,广泛存在于医学、金融、监控等领域。因为传统的分类算法在时间序列上的分类效果不佳且不具备可解释性,而shapelet为时间序列中最具辨别性的连续子序列,具有可解释性,所以基于shapelet的时间序列分类已成为时间序列分类研究的热点之一。首先,通过归纳总结,将现有的时间序列shapelet发现算法分为空间搜索发现shapelet和目标函数优化学习shapelet两类,并介绍了shapelet的相关应用;然后,从分类的对象出发,重点阐述了基于shapelet的一元时间序列和多元时间序列的分类算法;最后,指出了基于shapelet的时间序列分类在未来的研究方向。
Abstract
shi jian xu lie shi sui shi jian ci xu bian hua de gao wei shi zhi shu ju ,an fan cun zai yu yi xue 、jin rong 、jian kong deng ling yu 。yin wei chuan tong de fen lei suan fa zai shi jian xu lie shang de fen lei xiao guo bu jia ju bu ju bei ke jie shi xing ,er shapeletwei shi jian xu lie zhong zui ju bian bie xing de lian xu zi xu lie ,ju you ke jie shi xing ,suo yi ji yu shapeletde shi jian xu lie fen lei yi cheng wei shi jian xu lie fen lei yan jiu de re dian zhi yi 。shou xian ,tong guo gui na zong jie ,jiang xian you de shi jian xu lie shapeletfa xian suan fa fen wei kong jian sou suo fa xian shapelethe mu biao han shu you hua xue xi shapeletliang lei ,bing jie shao le shapeletde xiang guan ying yong ;ran hou ,cong fen lei de dui xiang chu fa ,chong dian chan shu le ji yu shapeletde yi yuan shi jian xu lie he duo yuan shi jian xu lie de fen lei suan fa ;zui hou ,zhi chu le ji yu shapeletde shi jian xu lie fen lei zai wei lai de yan jiu fang xiang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机科学的闫汶和,李桂玲，发表于刊物计算机科学2019年01期论文，是一篇关于时间序列论文,分类论文,特征提取论文,计算机科学2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机科学2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：时间序列论文; 分类论文; 特征提取论文; 计算机科学2019年01期论文;