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张海涛

作品数:2 被引量:11H指数:2
供职机构:江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇时间序列
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇相似性度量方...
  • 1篇极值
  • 1篇极值点

机构

  • 2篇江南大学

作者

  • 2篇李志华
  • 2篇张海涛
  • 2篇孙雅
  • 2篇张华伟

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
时间序列的层次分段及相似性度量被引量:3
2015年
时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,为数据挖掘任务的效率和准确度提供可靠的保障。提出一种时间序列的层次分段及相似性度量方法,方法首先识别时间序列中的极值点,依据极值点的特征对时间序列进行分层次分段,并以此为基础,通过定义新的距离公式来度量时间序列间的相似性。使用新提出的相似性度量方法对时间序列进行聚类计算,实验结果表明,该方法能够有效地度量时间序列间的相似性,聚类效果明显,具有较好的实用性和良好的应用前景。
张海涛李志华孙雅张华伟
关键词:时间序列极值点
新的时间序列相似性度量方法被引量:8
2014年
时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,通过对时间序列的变化趋势符号化,定以趋势距离,提出新的时间序列相似性度量方法—SMVT。该方法可以度量时间序列的变化趋势相似性,具有简洁直观,趋势描述科学,能很好地反映时间序列的整体变化趋势的特点。通过新的相似性度量方法对时间序列进行聚类计算,实验结果表明,该方法能够有效地从变化趋势的角度度量时间序列间的相似性,具有较好的实用性和良好的应用前景。
张海涛李志华孙雅张华伟
关键词:时间序列数据挖掘
共1页<1>
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