【摘 要】
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传统时间序列相似度量算法在时间序列发生平移、时间轴伸缩等情况下,需要时间对齐等人工干预,并且时间复杂度较高,不利于后续数据挖掘处理。为此,基于系数矩阵弧微分提出时间
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传统时间序列相似度量算法在时间序列发生平移、时间轴伸缩等情况下,需要时间对齐等人工干预,并且时间复杂度较高,不利于后续数据挖掘处理。为此,基于系数矩阵弧微分提出时间序列相似度量算法。引入回归分析中的最小二乘思想,通过构建系数矩阵获取时间序列形态属性向量基,实现序列曲线的连续化。在此基础上,应用连续函数的弧微分与曲率半径的关系进行时间序列的相似度量。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,不仅能实现微观意义上序列之间的相似度量（距离相近）,而且能够完成宏观意义上的相似度量（形态相近）。
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