【摘 要】
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为了更好地体现时间序列的形态特征,并探索更适合于较长时间序列之间相似性度量的方法,在动态时间弯曲算法的基础上进行改进,提出了基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法。对时间序列进行多层次分段,并从分段中均匀抽取相对应的层次分段子序列,然后将层次分段子序列抽象为三维空间的点(反映了分段子序列的均值、长度和趋势)进行相似性度量,最后综合各个层次的相似性度量作为结果。实验表明,在参数设置合理的情况下,此
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71171062）,国家教育部人文社科青年基金资助项目（13YJCZH200）,国家科技支撑计划资助项目（2011BAD13811）,广东工业大学高教研究基金资助项目（2012ZY26）
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为了更好地体现时间序列的形态特征,并探索更适合于较长时间序列之间相似性度量的方法,在动态时间弯曲算法的基础上进行改进,提出了基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法。对时间序列进行多层次分段,并从分段中均匀抽取相对应的层次分段子序列,然后将层次分段子序列抽象为三维空间的点(反映了分段子序列的均值、长度和趋势)进行相似性度量,最后综合各个层次的相似性度量作为结果。实验表明,在参数设置合理的情况下,此方法能获得较高的序列相似性度量准确度和效率。
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为了更为高效、准确地使用语义信息来进行自然语言处理,提出了一种自然语言语义相关度计算模型,并对模型的求解方法以及相关的权重系数作了研究。该模型使用语义相关度来判定语句的最佳语法分析方案,并采用简单子句归结法进行模型求解;通过对比实验,可以初步确定这些权重系数的合理取值范围,并揭示权重系数与模型求解正确率之间的关系。
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