【摘 要】
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针对不确定时间序列(uncertain time series,UTS)的模体发现(motif discovery,MD)问题,提出了基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)的UTS MD算法。该算法根据UTS的特
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,中国人民解放军93527部队
【基金项目】
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国家自然科学基金(71771216)资助课题
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针对不确定时间序列(uncertain time series,UTS)的模体发现(motif discovery,MD)问题,提出了基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)的UTS MD算法。该算法根据UTS的特点,设计了基于PSO的UTS MD的研究框架,并通过对时间序列片段的起始时刻和持续时间进行编码和修正,实现了在该框架下对UTS的MD。在实验中,针对所提出的算法,验证了其可行性,比较了其与MK、MOEN算法在运行时间、占用内存和收敛性方面的性能,并分析了其MD准确率,结果表明所提方法占用较少内存与运行时间,可以发现不同长度的模体,且具有收敛性和较高的准确率。
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