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时间:2019-07-03
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1、万方数据计算机研究与发展ISSN1000—1239/CN11—1777/TP!竺兰!呈!!!!璺2竺旦竺!!!墨!!!!!!堡!里垒些!∑!!竺旦竺!翌!!!!墨!旦旦!:!!!!二!!:!!!!面向不确定时间序列的分类方法王佳林王斌杨晓春(东北大学信息科学与工程学院沈阳110819)(wan鲥ialinl987@163.com)AClassificationApproachforUncertainTimeSeriesWangJialin,WangBin,andYangXiaochun(CollegeofInformationScienceandEngineering,Northeaste
2、rnUniversity,Shenyang110819)AbstractTimeseriesclassificationhasawiderangeofapplicationsinthebiological,economicandfinancialanalysis,speechprocessing,andSOon.Thistechniquehasbeenwellstudiedonthetraditionaltimeserieswithoutuncertainty.However,therearelittlesolutionsonuncertaintimeseries.Sinceusingth
3、euncertaindatamodel,manyrealapplications,canbebetterdescribed;thestudyofuncertaintimeseriessimilarityhasagreatpracticalsignificance.DTWdistanceisanimportantmeasureonthetraditionaldeterministictimeseries。butitcannotbedirectlyappliedtotheuncertaintimeseries.TheDTWdistanceofuncertaintimeseriesbasedon
4、expecteddistanceisproposed.Asimpleformulaofexpecteddistanceisshown,thenmodelingmethodofuncertaintimeserieshasbeensimplified。andthestoragecOSthasbeenreduced.Basedthecharacteristicsoftheexpecteddistance¨OWboundfunctionLB—KeoghofDTWdistanceondeterministictimeserieshasbeenextendedtouncertaintimeseries
5、,whichisdenotedULB—Keogh.Finally,theexperimentalresultsshowthattheproposedDTWalgorithmofuncertaintimeserieshashighaccuracyfortheclassificationofuncertaintimeseries;andULB—Keoghlowerboundfunctionhasverygoodfilteringeffect.Keywordsuncertaintimeseries;classification;DTW;lowerboundfunction摘要时间序列的分类问题在
6、生物、经济金融分析、语音处理等方面有着广泛的应用.在传统的确定性的时间序列上这项技术已得到了深入的研究,并取得了很好的效果;但在新兴的不确定时间序列上解决方案还很少.不确定模型更能真实地反映现实世界;因此,研究不确定时间序列的分类问题有很大的实际意义.DTW距离是确定性的时间序列上的重要的度量方式,但其不能直接应用于不确定时间序列之上.提出了基于期望距离的不确定时间序列下的DTW距离.给出了期望距离的一种简单计算方法,从而简化了不确定时间序列的建模,降低了模型的存储代价.利用期望距离公式的特点,将确定性的时间序列DTW的距离下界函数LB-Keogh进行扩展,得到了不确定时间序列的下界函数U
7、LB—Keogh.实验结果显示:提出的DTw算法对于不确定时间序列的分类有着很高的正确率;ULBKeogh下界函数有着很好的剪枝效果.关键词不确定时间序列;分类;DTW;下界函数中圈法分类号TP391时间序列分类问题是时间序列挖掘中的一个重要的问题,其在生物、物理、经济金融分析、图像识别、语音处理等领域中有着广泛的应用.时间序列的距离度量方式主要有以下几种Ⅲ:Minkowski距离、收稿日期:2011—0715基金项目:
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