典型文献
基于加权局部复杂不变性的时间序列分类算法
文献摘要：
为解决现有方法对较长、复杂度分布不均序列的错分类问题,提取序列复杂度的局部信息,提出了加权局部复杂度不变性距离(WLCID),包含复杂度局部表征和全局加权整合两个模型.利用滑窗分解序列,结合复杂度不变性距离表示方法提取局部复杂度信息;通过建立类表征模型,以类间距越大的子段对分类正确的贡献度越大为依据,通过归一化累积类间距来量化整合权重.与相似算法的对比实验表明:此方法不仅在复杂度分布不均的数据中表现突出,在大多数测试集也有较好的效果.在分类和聚类任务上精度的提升,说明方法在表示时间序列形态特征的复杂度信息上具有较好的能力.
文献关键词：
复杂度不变性距离;局部复杂度表征;全局复杂度加权整合;类表征模型;时间序列分类
中图分类号：
作者姓名：
李怡桐;刘晓涛;刘静;吴凯
作者机构：
西安电子科技大学广州研究院,广东广州 510555;西安电子科技大学人工智能学院,陕西西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]李怡桐;刘晓涛;刘静;吴凯-.基于加权局部复杂不变性的时间序列分类算法)[J].系统仿真学报,2022(10):2194-2203
A类：
局部复杂度,复杂度不变性距离,WLCID,类表征模型,局部复杂度表征,全局复杂度加权整合
B类：
时间序列分类,分类算法,错分,分类问题,提取序列,局部信息,滑窗,表示方法,贡献度,相似算法,测试集,说明方法
AB值：
0.18498
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