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1.
针对时间序列相似性研究中存在动态时间弯曲DTW复杂度过高与分段思想易造成特征丢失的问题,提出了一种基于形状和升降性提取序列数据重要特征点的DTW相似性搜索算法,利用关键特征点快速筛选相似候选子序列集合,计算各个原始子序列的DTW距离,与改进的分段DTW距离度量方法进行实验比较。结果表明,该方法提高了相似性搜索效率,并具备更高的相似度。 相似文献
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针对传统因果关系算法不能分析非平稳时间序列和可变时滞时间序列数据因果关系的问题,本文提出一种基于分段聚合近似可变时滞转移熵(PAAVL-TE)的因果关系算法。利用分段聚合近似法对时间序列进行转换,提取时间序列的特征信息,运用动态时间弯曲距离寻找相似程度最高的时间序列计算可变时滞时间序列的转移熵,实现了非平稳时间序列的因果分析。通过计算机仿真模拟实验将提出的算法与存在的算法相比较,证实算法有效性。将该算法用于北京市昌平区PM2.5浓度和气象数据分析,表明本文算法具有广泛的应用性。 相似文献
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程军锋 《洛阳师范学院学报》2014,(2):37-39
随着海量动态数据流的出现,在随时间动态变化和无限到达的流数据中发现有价值的数据和知识,对传统数据挖掘技术研究提出了挑战和机遇.本文介绍数据流挖掘的内容,分析和研究了主要的一些数据流挖掘的算法. 相似文献
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时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作,寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义.文章提出了基于关键点分段的KT分段线性模式表示和基于时间序列模式表示的KT动态模式匹配距离,采用1NN分类方法,设计了子序列查询实验,对欧氏距离、动态弯曲距离和基于KT模式的动态匹配距离进行了准确率和误报率的分析比较,结果显示该度量方法具有更高的准确性. 相似文献
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提出了一种新的基于数据流相似查询的sct整合优化算法,解决了数据流系统中数据流序列庞大且速度慢的问题。算法先对数据流进行提取和整合形成相似数据流摘要,然后进行相似性查询。经实验证明算法确实有效,并比传统相似查询算法提高了查询速度和精确率。 相似文献
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提出了一种新的多数据流聚类算法.该算法可以有效地对有相似行为但存在一定时间延迟的多数据流进行聚类.算法采用自回归模型技术度量数据流间的延迟相关,利用频谱估计来抽取数据流的特征.每一个数据流用其谱分量的和来表示,从而来计算每对数据流间的相关关系.每个谱分量用振幅、相位、衰减率、频率4个参数来描述.算法计算谱分量对之间的ε-延时相关关系,并以此为基础来得到聚类分析中数据流间距离的度量.此外,算法采用滑动窗口技术对多数据流进行聚类,实时地得出聚类结果且动态地调节聚类的个数.在人工数据集和实际数据集上的实验结果表明,所提出的算法比其他类似的算法具有更快的速度和更好的聚类效果. 相似文献
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陈秀峰 《中学数学教学参考》2009,(4):67-67
这种类型的数列的求和通常用错位相减法,教学反馈中发现：此法很容易被学生所接受,但学生在运用过程中却很容易出错．为避开错位相减法在运算上的繁琐,文[1]另辟蹊径,提出了解决问题的两种新方法．经过一番思考笔者发现,若对错位相减法加以改进,同样可以起到简化的效果． 相似文献
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本文介绍一种新型视频检索系统,这种系统包含索引和查询两个主要的子系统,主要应用于检索视频序列。在索引过程中,一个视频序列的内容对象往往采用创建时间的三元组来表示与其他对象的时间关系。由于每一个时间三元组都可以从不同的视频序列中得到,所以在不同的视频序列中指定一个关键数字,就可以确定视频内容,这就是所谓的关键数字分配算法(PNA)。通过给视频序列设置关键数字,可以得到一个标准值,从而能够检索每个视频序列。在查询过程中,连续模块操作(SMO)可以确保标准值不会改变,所以经常用于检索视频序列。基于上述的PNA和SMO,我们创建了一个实验性视频检索系统。从模拟的结果上看,我们发现查询能够在很短时间内完成。 相似文献
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本文提出一种交互参考方法，用于半盲情况下非线性时间序列的分析，这时描述该序列的动力学方程形式已知而相应的参数未知．通常是分别完成的噪声抑制和参数估计这２个任务在这里被组合在一起迭代完成．由于２个处理模块间的积极相互作用，该方法可获得更好的性能．以前的一些分析方法可以看作是这一处理框架的特例．将其用于含噪声混沌时间序列的分析，实验结果表明了该方法对性能的显著改善． 相似文献
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随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
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In this paper, an integrated validation method and process are developed for multivariate dynamic systems. The principal component
analysis approach is used to address multivariate correlation and dimensionality reduction, the dynamic time warping and correlation
coefficient are used for error assessment, and the subject matter experts (SMEs)’ opinions and principal component analysis
coefficients are incorporated to provide the overall rating of the dynamic system. The proposed method and process are successfully
demonstrated through a vehicle dynamic system problem. 相似文献
14.
特征选择是避免维度诅咒的一种数据预处理技术。在多变量时间序列预测中,为了同时找到与问题相关性最大的变量及其对应时延,提出一种基于多注意力的有监督特征选择方法。该方法利用带有注意力模块和学习模块的深度学习模型,将原始二维时间序列数据正交分割成两组一维数据,分别输入两个不同维度的注意力生成模块,得到特征维度和时间维度的注意权重。两个维度的注意力权值点积叠加作为全局注意力得分进行特征选择,作用于原始数据后输入随学习模块训练不断更新至收敛。实验结果表明,所提出的方法在特征数小于10时可达到全量数据训练效果,与现有几种基线方法相比实现了最佳准确率。 相似文献
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针对现有步态识别研究中步态识别率低、算法单一等问题,提出了一种基于惯性运动传感器的步态识别方法。首先,该方法结合动态时间规整与人工神经网络,通过前者提取固定长度的步态特征,并设置成本函数的阈值来判别后者的正负输入,提取得到波形特征。其次,运用列文伯格-马夸尔特算法改进标准BP神经网络,最终完成步态识别。实验证明所提的改进步态识别方法将平均步态识别率和相等错误率维持在91.5%和9.1%,较好地提高了步态识别的准确率。因此,该方法可作为高级认证方法的补充,以增加个人信息的隐私和安全性,适合实验室仪器安全管理应用。 相似文献
16.
Most of the proposed concurrency control protocols for real-time database systems are based on serializability theorem.Owing to the unique characteristics of real-time database applications and the importance of satisfying the timing constraints of transactions,serializability is too strong as a correctness criterion and not suitable for real-time databases in most cases.On the other hand,relaxed serializability including epsilon-serializability and similarity-serializability can allow more real-time transactions to satisfy their timing constraints,but database consistency may be sacrificed to some extent.We thus propose the use of weak serializability(WSR)that is more relaxed than conflicting serializability while database consistency is maintained.In this paper,we first formally define the new notion of correctness called weak serializability.After the necessary and sufficient conditions for weak serializability are shown,corresponding concurrency control protocol WDHP(weak serializable distributed high prority protocol)is outlined for distributed real time databases,where a new lock mode called mask lock mode is proposed for simplifying the condition of global consistency.Finally,through a series of simulation studies,it is shown that using the new concurrency control protocol the performance of distributed realtime databases can be greatly improved. 相似文献
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在传统横向研究的背景下,纵向研究方法在国内心理学领域还未受到广泛的重视。随着心理学的不断发展,人们已经不能满足于对现象的简单描述、横断数据资料的分析和差异检验,而要对人类心理现象发生发展的内部动力机制进行研究,把握心理现象发展的内在规律性。因此,纵向研究就越来越受到心理学研究者的重视。时间序列分析方法就是纵向研究的一种非常重要的研究手段。该方法的重要价值在于它不仅能比较个体间心理量发生发展的趋势,确定动态变化变量间的因果关系,而且可以实现对人类心理和行为的预测和控制。虽然时间序列分析的理论比较复杂,需要长时的施测和记录,操作起来也不是很方便,但它的优势也是十分明显的。在国外,时间序列分析方法作为研究手段在心理学研究中已经取得了一系列理论上和应用上的进展。时间序列分析既是一种研究思想也是一种新的数据分析方法,它更加贴近人类心理的真实情境,有利于心理学工作者对心理学问题开展更加深入的研究。 相似文献
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词相似度计算在文本分类等自然语言处理众多任务中有广泛应用,为了提高准确率并将其应用于文本分类任务中,提出基于知网与同义词林以及基于nGram训练大规模语料相结合的方法,通过词义演化技术检测词义变化确定两种方法的权重,利用皮尔逊相关系数对比人工定义词语相似度。通过实验将该方法与基于知网和同义词林的方法进行对比,根据随时间改变而词义有无变化选取15对词语进行测试,结果表明后者比前者提高了28%。由此可以看出,基于语料与语义词典的方法明显比单纯基于语义词典的方法好,但仍有较大改进空间。 相似文献
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吴艳秋 《通化师范学院学报》2013,34(8):16-18
文中对黄金价格的数据进行时间序列研究,从而能够分析黄金价格的平稳或者震荡,阐述了黄金价格波动符合分形的特点.分形具有长记忆性、自相似性和稳定性的特点,为黄金价格的波动提供参考,并且运用重标极差分析方法计算郝斯特指数.通过郝斯特指数的值来说明黄金价格具有持续性. 相似文献