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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。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。 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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应用虚拟样机软件ADAMS/VIEW获取了凸轮轮廓曲线,建立了凸轮机构虚拟样机模型,通过仿真分析,得到了凸轮机构的位移、速度及加速度曲线,从而验证了该方法设计的正确性,为虚拟样机技术在凸轮机构开发中的研究提供了有效方法. 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。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。 相似文献
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