【摘 要】
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多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征，比如，Euclid方法的鲁棒性不够强；而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列．基于点的统计分布提出了一种能够有效刻画
【机 构】
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厦门大学计算机科学系,厦门大学软件学院,DepartmentofComputerScience
【基金项目】
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国家自然科学基金 No.10771176;国家“九八五”工程二期基金No.0000-X07204~~
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多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征，比如，Euclid方法的鲁棒性不够强；而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列．基于点的统计分布提出了一种能够有效刻画多元时间序列形状特征的模式匹配方法．首先，提取多元时间序列样本的局部重要点，作为模式描述的方式；然后，根据重要点的统计分布特点构建特征模式向量，并借助Euclid范数来度量两个特征模式向量之间的相似程度，进而进行多元时间序列模式匹配．采用该方法进行模式匹配。充分利用了序列的全局形状特征．实验结果表明，基于点分布特征的多元时间序列模式
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