【摘 要】
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由于不确定时间序列的长度很长,并且每个采样点的取值具有不确定性,导致了维度灾难和庞大的可能世界集,给不确定时间序列相似性匹配带来了巨大的困难,因此对不确定时间序列降
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由于不确定时间序列的长度很长,并且每个采样点的取值具有不确定性,导致了维度灾难和庞大的可能世界集,给不确定时间序列相似性匹配带来了巨大的困难,因此对不确定时间序列降维是实现对其方便存储、快速查询和相似性匹配的首要任务.不确定时间序列普遍采用小波变换的降维方法,但是该方法没有考虑到采样点之间的相关性.为解决该问题,提出一种基于概率统计和数据相关性的降维方法,该方法将不确定时间序列分为概率维度和时间维度,并分别对两维度进行降维.在时间维度,根据采样点之间的相关性,使用某个采样点代表后续相关度高的采样点;在概率
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