【摘 要】
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为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数（μσ-DWC）的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下：利用该特征提取方法将原始
【机 构】
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浙江大学控制科学与工程学系,浙江财经大学信息管理系
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为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数（μσ-DWC）的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下：利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即特征向量;得到训练集的特征向量表示之后,训练和构建树结构M-SVM模型;提取未知序列的特征向量并输入已训练完成的树结构M-SVM模型,得到未知序列的类标号,完成分类.实验结果表明：该算法比传统的分类方法具有更高的分类准确率和预测速度,同时可以保证较理想的训练速度.
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