【摘 要】
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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 Algorithm of Interval Weights)。
【基金项目】
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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)
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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 Algorithm of Interval 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
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