【摘 要】
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为克服SAX（符号聚合近似）算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目“异质多移动体的协同技术的基础研究”(A1420060159)资助~~
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为克服SAX（符号聚合近似）算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作为描述其平均值及发散程度的分量.由于该算法能够比SAX提供更多的描述信息,因而在时序数据挖掘应用中能够获得比SAX更精确的结果.大量的实验也证实了它的出色表现.
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