论文摘要
时间序列分类是时间序列数据挖掘的一个分支,针对传统时间序列分类模型存在的失真的问题,文章提出了基于区间权值的集成算法EAIW(Ensemble AlgorithmofInterval Weights)。首先利用区间权值计算方法,为时间序列的不同区间赋予不同的权值,对计算做了并行化处理,以解决子序列特征不明显的问题。进而确定集成分类器的基分类器,以保证集成分类器的性能。然后,在训练集上训练集成分类器,并行化改进集成分类器训练、分类较为耗时的部分。文章将提出的算法在时间序列分类数据库上进行了实验,结果表明提出的算法比基准算法最优正确率数目高25%,并且算法在并行化之后具备可伸缩性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李建平,王兴伟,马连博,黄敏
关键词: 时间序列,分类,数据挖掘
来源: 网络空间安全 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 东北大学
基金: 国家自然科学基金资助项目(项目编号：61872073,61572123),辽宁省高校创新团队支持计划资助项目(项目编号：LT2016007)
分类号: TP181;O211.61
页码: 84-92+101
总页数: 10
文件大小: 1528K
下载量: 59
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