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目前，时间序列相似性判定大多采用欧式距离和动态时间弯曲DTW（DynamicTimeWar．ping）方法，这两种方法均存在一定缺陷。欧式距离要求序列长度一样，垂直移动序列将影响相似性判定和阈值设置的经验性；动态弯曲距离对欧式距离进行了优化，避免了欧式长度的一致性，但其他两个缺点仍然存在且计算复杂度增加。提出了一种新的基于两点时间序列相似性算法，可计算任意两序列的相似度。首先分析了两点组成的序列形态，提出了相似性判定方法TPSS（TwoPointsSegmentationSimilarity）；其次为提高