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基于DTW度量的时间序列主旨模式提取

作　者: 马百鸣
导　师: 冯林
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 时间序列动态时间平均方法中间序列主旨模式
分类号: O211.61
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

时间序列是广泛存在于金融学,生物学,科学实验等领域的一种重要的数据类型。在分类,模式提取和异常检测等应用中,常常需要计算时间序列集合的中心(中心序列)用于表示公共模式等。在一些中心聚类方法中,也必须计算时间序列的中心,例如k-means算法。动态时间弯曲(DTW)距离度量对于时间序列具有比欧氏距离很强的优势。如何定义基于DTW度量下的中心序列是一个问题。一些文献在这方面做了定义中心序列方面的尝试,并且给出了中心序列的求解方法。本文提出了一种新的中心序列的定义方法。这种定义的优点在于能够使中心序列到其他序列的距离和最小,从而更具有代表性。本文详细讨论了这种中心序列的定义在全局约束和局部约束下的求解方法。针对局部约束的特殊性,本文重点讨论了斜率约束的解法,并给出了一个有效的剪枝算法。基于两条时间序列中心的求解方法,本文给出了一种求解多条序列中心的方法。该方法采用等分集合、形似优先等规则,避免的传统的简单的两两求解方法的弱点。最后,大量实验证明了这种定义的合理性和优越性,斜率约束下的剪枝算法的有效性,以及多条序列中心算法的优越性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 时间序列主旨模式领域进展  8-10
  1.2 本文研究的背景及意义  10
  1.3 本文的主要工作  10-11
  1.4 本文组织结构  11-12
2 时间序列及动态时间弯曲距离  12-28
  2.1 时间序列  12-13
    2.1.1 时间序列概述  12
    2.1.2 时间序列的定义  12-13
  2.2 相似性度量  13-17
    2.2.1 相似性度量定义  13
    2.2.2 常见的时间序列相似性度量  13-17
  2.3 动态时间弯曲距离及其算法  17-28
    2.3.1 一般定义方法  18-19
    2.3.2 动态时间弯曲度量一般形式  19-20
    2.3.3 约束条件  20
    2.3.4 无约束条件  20-23
    2.3.5 全局约束  23-24
    2.3.6 局部约束  24-28
3 两条序列的中心序列  28-43
  3.1 中心序列  28-32
    3.1.1 中心序列概述  28-31
    3.1.2 中心序列定义  31-32
    3.1.3 中心序列评价标准  32
  3.2 两条序列的求解方案(DCMD)  32-43
    3.2.1 无约束  32-35
    3.2.2 经典约束  35
    3.2.3 斜率约束  35-38
    3.2.4 斜率约束的剪枝算法  38-43
4 多条序列的中心序列  43-48
  4.1 一般方法  43-44
    4.1.1 常见的中心序列求法  43
    4.1.2 NLAFF方法及其缺点  43-44
  4.2 扩展的DCMD算法(EDCMD)  44-45
  4.3 DBA优化方法  45-46
  4.4 综合方法  46
  4.5 中心序列在聚类上的应用  46-48
    4.5.1 常见的时间序列的聚类方法  46-47
    4.5.2 K-均值聚类算法  47-48
    4.5.3 使用K-均值聚类算法应用  48
5 实验与讨论  48-63
  5.1 中心序列算法效率分析  49-54
    5.1.1 带状约束条件  49-50
    5.1.2 不同带宽的全局约束条件  50-51
    5.1.3 斜率局部约束条件  51-52
    5.1.4 不同斜率的局部约束条件  52-53
    5.1.5 斜率约束以及剪枝算法效率  53-54
  5.2 中心序列的相似性  54-59
    5.2.1 欧氏距离中心序列的特点  54
    5.2.2 与其他方法的比较  54-55
    5.2.3 斜率约束下的不同最大度的形状相似性  55-59
  5.3 中心序列的凝聚度  59-61
    5.3.1 几种不同方法下的讨论  59-60
    5.3.2 EDCMD DBA与DBA方法的比较  60-61
  5.4 聚类效果  61-63
结论  63-64
参考文献  64-68
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  68-69
致谢  69-70

基于DTW度量的时间序列主旨模式提取

内容摘要

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