余璟明
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 供职机构：中国科学院成都计算机应用研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波支持向量机的时间序列数据挖掘
- 我们采用的挖掘方法综合利用了小波变换的特征提取能力和支持向量机的分类能力,我们称之为小波支持向量机.该方法的特点在于其特征提取过程与分类过程是相互依赖的,需要互相利用彼此的结果.一方面,特征提取要依赖于小波系数的分类能力...
- 余璟明
- 关键词：数据挖掘时间序列小波变换支持向量机
- 文献传递
- 基于离散小波变换的时间序列数据挖掘
- 文中提出了一种利用离散小波变换进行时间序列分析预测的新方法.该方法的特点主要是在小波系数的选取依据上与以往方法不同,以往方法大多是选取前k个位置的系数或者是选取数值最大的k个位置的系数,其依据是能量保持;本文方法的选取依...
- 余璟明何希琼程东爱
- 关键词：时间序列离散小波变换特征提取数据挖掘
- 文献传递
- 基于离散小波变换的时间序列数据挖掘被引量：7
- 2005年
- 提出了一种利用离散小波变换进行时间序列分析预测的新方法。该方法的特点主要是在小波系数的选取依据上与以往方法不同,以往方法大多是选取前k个位置的系数或者是选取数值最大的k个位置的系数,其依据是能量保持;本文方法的选取依据是各系数在训练集数据上的分类能力大小,即通过对已知类别的训练集的学习过程,找出使得类内距离最小、类间距离最大的若干系数作为特征系数。对于未知类别的时间序列,根据特征系数计算出该序列属于各个类别的隶属度,隶属度最高的类别即为预测结果。实验结果表明,本方法用于时间序列分析预测,显示出了较高的效率和准确性。
- 余璟明何希琼程冬爱
- 关键词：时间序列离散小波变换特征提取
