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多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象，相似搜索是其应用的一个核心,两个序列（子序列）相似度加以比较的常用方法是：将序列（子序列）转换成空间中的曲线，然后计算曲线间的欧几里德距离．这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列（子序列）间的整体距离关系，而不能体现它们自身的局部变化．针对此问题，提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法．该方法将序列（子序列）的局部变化特性与检索结构（k-d树）结合起来，使得在搜索k-d树的同时实现了序列（子序列）的局部变化匹配，从而极大地提高了查询效率和正确率．实验结