【摘 要】
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为解决时间序列的早期分类问题,提出一种顺序子空间堆叠泛化(sequential subspace stacked generation,SSSG)的多分类器集成方法。该方法利用滑动窗口将时间序列划分成顺序子
【机 构】
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徐州师范大学计算机科学与技术学院; 中国矿业大学信息与电气工程学院;
【基金项目】
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国家高技术发展研究计划(863计划)重点资助项目(2008AA062200);江苏省产学研联合创新资金资助项目(BY2009114);徐州师范大学校重点基金资助项目(10XLA13)
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为解决时间序列的早期分类问题,提出一种顺序子空间堆叠泛化(sequential subspace stacked generation,SSSG)的多分类器集成方法。该方法利用滑动窗口将时间序列划分成顺序子空间,采用多个一级分类器在顺序子空间上进行学习,输出各个子空间可能类别的概率,利用二级学习算法在这些概率结果上进行训练得到第二级的分类器。通过两级分类器可以判断已经出现部分特征的时间序列的类别,理论分析了影响分类性能的几个因素,仿真实验证明了本文算法的有效性。
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