【摘 要】
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随着传感器的普及,智慧城市、普适计算等领域应用不断涌现,对时序数据处理的需求也在不断增长。时序数据中反复出现的高度相似的模式被称为主题模式。时序数据的主题模式蕴含
【机 构】
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高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）,北京大学信息科学技术学院,北京大学软件工程国家工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点支持项目(91546203);国家电网公司总部科技项目(JS71-16-005)资助
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随着传感器的普及,智慧城市、普适计算等领域应用不断涌现,对时序数据处理的需求也在不断增长。时序数据中反复出现的高度相似的模式被称为主题模式。时序数据的主题模式蕴含有了大量的信息,对主题模式的识别是时序数据处理的重要分支领域。现有主题模式识别算法无法根据特定应用或领域的知识来指定主题模式识别的偏好,从而难以发现对分析领域问题最具价值的模式。针对这一问题,文中给出了一种可以根据领域偏好定义子序列相似性的机制,并设计了一种针对上述相似性度量机制的可变时间窗口主题模式识别加速剪枝算法。实验证明,所提方法在多个公开
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The voice features of the streets and town dia