【摘 要】
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基于Shapelet的时间序列分类算法具有可解释性,且分类准确率高,分类速度快.在这些算法中,Shapelet学习算法不依赖于单一分类器,能够学习出不在原始时间序列中的Shapelet,可以
【机 构】
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山东大学软件学院; 浪潮通用软件有限公司; 山东师范大学信息科学与工程学院;
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基于Shapelet的时间序列分类算法具有可解释性,且分类准确率高,分类速度快.在这些算法中,Shapelet学习算法不依赖于单一分类器,能够学习出不在原始时间序列中的Shapelet,可以取得较高的分类准确率,同时还可以保证Shapelet发现和分类器构建同时完成;但如果产生的Shapelet过多,会增加依赖参数,导致训练时间太长,分类速度低,动态更新困难;且相似重复的Shapelet会降低分类的可解释性.本文提出一种新的选择性提取方法,用于更精准地选择Shapelet候选集,并改变学习方法以加速Shapelet学习过程;方法中提出了两个优化策略,通过对原始训练集采用时间序列聚类,可以得到原始时间序列中没有的Shapelet,同时在选择性提取算法中加入投票机制,以解决产生Shapelet过多的问题.实验表明,本文算法在保持较高准确率的同时,可以显著地提高训练速度.
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