【摘 要】
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针对时间序列分类特征提取困难、提取的特征不明显等问题,提出一种基于普通规则嵌套迭代的时间序列特征提取模型。以常规的序列特征提取规则为基本单元,构建多级迭代规则对时
【机 构】
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东华理工大学机械与电子工程学院,东华理工大学信息工程学院,东华理工大学地球物理与测控技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462004);教育部核技术应用工程研究中心开放基金项目(HJSJYB2016-4);东华理工大学研究生创新专项资金基金项目(DHYC-2016013);国家级大学生创新创业训练计划基金项目(201510405020、201710405025)
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针对时间序列分类特征提取困难、提取的特征不明显等问题,提出一种基于普通规则嵌套迭代的时间序列特征提取模型。以常规的序列特征提取规则为基本单元,构建多级迭代规则对时间序列数据进行空间变换产生特征序列集,采用基本的特征提取方法对序列集进行特征提取得到最终的特征集合,模型的迭代次数和规则可由用户自己设定。以用户实际用电序列数据为例,对原始用电序列数据作为特征和该模型提取的特征进行分类比较,实验结果表明,在规则迭代模型下提取的特征,分类评价指标MAP最高可达到0.5389,对分类性能提升的增幅最高可达48.83%
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