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时间:2019-03-17
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1、乂連謹占大葦DALIANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY损±享恆巧文MASTE民ALDISSERTATION——…'—錢''i;"終壞舜;如;巧郝古鴻摩序列的么共特征提取算法研究苦、计算机应用技术Ik学科___作者姓名堂睡耻;巧、袁副教授指导教师2016年6月7日答辩日期..占',、?巧最鋪硕±学位论文序列的公共特征提取算法研究乂ResearchonF化ding化eConjunctMotifofSeries作者姓名:朱晓明
2、学科、专业:计算机应用技术学号:21324023指导教リ巧:孙煮呂。教棱5完成日期:2016年月2日乂追巧义乂#DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中己经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果,化不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中做了明确的说明并表示
3、了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。’衣^每多j勺韦^立妓j杉或茂胥学位论文题目:2/^作者签、冷日期9/月L日名:斗:年/邱大连理工大学硕±学位论文摘要序列的公共特征在现实生活中有着重要的应用。离散的序列的公共特征主要应用在信息检索,基因序列匹配等领域,。连续序列的公共特征主要应用在股票预测音频识别等领域。序列的公共特征应用广泛,因此受到越来越多的学者的研究与关注。离散序列的公共特征提取往往指求解多条离散序列的最长公共子序列问题,该问题是著名的NP难问题。精确算法己经尽可能的降低时
4、间复杂度,但其复杂度仍是指数级别的,。当数据集的规模增大时采用精确算法求解的开销十分的庞大。近似算法虽然时间复杂度较低,但求出的解的数量较少,使得结果集的信息损失较大。、连续序列的公共特征提取往往指求解多条连续序列的中屯序列问题,该问题利用动态时间规整(DTW),来衡量时间序列间的相似性。但因其不满足H角不等式且计,因此求解多时间序列的中必序列问题也是NP难问题算复杂度较高。本文对一些前人的研究做了综述与回顾,介绍部分算法的核也思想。在离散序列""一的公共特征提取方面,引入了格(Latice)结构提出了个新的计算序列公
5、共格的,该算法亦可近似计算序列的最长公共子序列。算法采用局部合并策略算法,并使用。格结构来存储合并过程中的信息通过实验,验证了对于离散序列的公共特征提取,本文算法得到解的精确性与数量方面均具有优势。在连续序列的公共特征提取方面,一、本文基于DBA算法,提出了个新的计算多条时间序列的中屯序列的近似算法,算法采用多初始序列,及分层合并策略,分层策略遵循最近相邻原则,合并策略遵循-minmax原则。并通过实验,验证了本文算法较比其他相关算法得到的解更优。关键词:公共格;最长公共子序列;近似算法;时间序列;动态时间规整中记;
6、时间序列--1序列的公共特征提取算法研究A民esearch0打FindintheConunctMotifofSeriesgjAbstractTheconunctmotifofserieshasmanimportantalicatio打si打modemlife.Thejyppconunctmotifof出screteseriesisaliedi打thealicationslikei打formationretrievaljpppp,e打eticseuenc
7、esmatchna打dsoon.heconunctmotfofCO打ti打uoussesisaedingqigTjiriepplitheapplicatio打slikestockprediction,audiorecognitio打andsoon.Theconjunctmotifofserieshaswideapplicatio打ssothatmoreandmoreresearcherspayattentio打toit.Comuti打也econunctmot
8、ifofdiscreteseriesisalwasreferredto化emutilelonest
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