计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2014年
8期
1802-1810
,共9页
时间序列%不确定性%匹配%降维%Haar小波变换
時間序列%不確定性%匹配%降維%Haar小波變換
시간서렬%불학정성%필배%강유%Haar소파변환
time series%uncertainty%matching%dimensionality reduction%Haar wavelet transform
确定性时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中传感器采集到的数据往往是不确定的,现有的时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域.针对此问题,将不确定性时间序列做预处理,把它分为横向时间维和纵向概率维,首先把给定的不确定时间序列用Haar小波变换进行压缩变换,在此基础上,对得到的不确定性时间序列概率维作纵向处理,提出一种选代表方法,即采用概率最大法、均值法等选出一条确定的时间序列.通过这2种预处理后,对得到的确定性时间序列进行降维和索引,根据查询序列和数据库中的时间序列中的各自的不确定性进行组合,分别提出对应组合的相似性匹配算法.
確定性時間序列的相似性匹配方法都沒有攷慮數據的不確定性,而現實世界中傳感器採集到的數據往往是不確定的,現有的時間序列的相似性匹配方法不適用于這些領域.針對此問題,將不確定性時間序列做預處理,把它分為橫嚮時間維和縱嚮概率維,首先把給定的不確定時間序列用Haar小波變換進行壓縮變換,在此基礎上,對得到的不確定性時間序列概率維作縱嚮處理,提齣一種選代錶方法,即採用概率最大法、均值法等選齣一條確定的時間序列.通過這2種預處理後,對得到的確定性時間序列進行降維和索引,根據查詢序列和數據庫中的時間序列中的各自的不確定性進行組閤,分彆提齣對應組閤的相似性匹配算法.
학정성시간서렬적상사성필배방법도몰유고필수거적불학정성,이현실세계중전감기채집도적수거왕왕시불학정적,현유적시간서렬적상사성필배방법불괄용우저사영역.침대차문제,장불학정성시간서렬주예처리,파타분위횡향시간유화종향개솔유,수선파급정적불학정시간서렬용Haar소파변환진행압축변환,재차기출상,대득도적불학정성시간서렬개솔유작종향처리,제출일충선대표방법,즉채용개솔최대법、균치법등선출일조학정적시간서렬.통과저2충예처리후,대득도적학정성시간서렬진행강유화색인,근거사순서렬화수거고중적시간서렬중적각자적불학정성진행조합,분별제출대응조합적상사성필배산법.
