_面向不确定时间序列的分类方法

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1、万方数据计算机研究与发展ISSN1000—1239／CN11—1777／TP!竺兰!呈!!!!璺2竺旦竺!!!墨!!!!!!堡!里垒些!∑!!竺旦竺!翌!!!!墨!旦旦!：!!!!二!!：!!!!面向不确定时间序列的分类方法王佳林王斌杨晓春(东北大学信息科学与工程学院沈阳110819)(wan鲥ialinl987@163．com)AClassificationApproachforUncertainTimeSeriesWangJialin，WangBin，andYangXiaochun(CollegeofInformationScienceandEngineering，Northeaste

2、rnUniversity，Shenyang110819)AbstractTimeseriesclassificationhasawiderangeofapplicationsinthebiological，economicandfinancialanalysis，speechprocessing，andSOon．Thistechniquehasbeenwellstudiedonthetraditionaltimeserieswithoutuncertainty．However，therearelittlesolutionsonuncertaintimeseries．Sinceusingth

3、euncertaindatamodel，manyrealapplications，canbebetterdescribed；thestudyofuncertaintimeseriessimilarityhasagreatpracticalsignificance．DTWdistanceisanimportantmeasureonthetraditionaldeterministictimeseries。butitcannotbedirectlyappliedtotheuncertaintimeseries．TheDTWdistanceofuncertaintimeseriesbasedon

4、expecteddistanceisproposed．Asimpleformulaofexpecteddistanceisshown，thenmodelingmethodofuncertaintimeserieshasbeensimplified。andthestoragecOSthasbeenreduced．Basedthecharacteristicsoftheexpecteddistance¨OWboundfunctionLB—KeoghofDTWdistanceondeterministictimeserieshasbeenextendedtouncertaintimeseries

5、，whichisdenotedULB—Keogh．Finally，theexperimentalresultsshowthattheproposedDTWalgorithmofuncertaintimeserieshashighaccuracyfortheclassificationofuncertaintimeseries；andULB—Keoghlowerboundfunctionhasverygoodfilteringeffect．Keywordsuncertaintimeseries；classification；DTW；lowerboundfunction摘要时间序列的分类问题在

6、生物、经济金融分析、语音处理等方面有着广泛的应用．在传统的确定性的时间序列上这项技术已得到了深入的研究，并取得了很好的效果；但在新兴的不确定时间序列上解决方案还很少．不确定模型更能真实地反映现实世界；因此，研究不确定时间序列的分类问题有很大的实际意义．DTW距离是确定性的时间序列上的重要的度量方式，但其不能直接应用于不确定时间序列之上．提出了基于期望距离的不确定时间序列下的DTW距离．给出了期望距离的一种简单计算方法，从而简化了不确定时间序列的建模，降低了模型的存储代价．利用期望距离公式的特点，将确定性的时间序列DTW的距离下界函数LB-Keogh进行扩展，得到了不确定时间序列的下界函数U

7、LB—Keogh．实验结果显示：提出的DTw算法对于不确定时间序列的分类有着很高的正确率；ULBKeogh下界函数有着很好的剪枝效果．关键词不确定时间序列；分类；DTW；下界函数中圈法分类号TP391时间序列分类问题是时间序列挖掘中的一个重要的问题，其在生物、物理、经济金融分析、图像识别、语音处理等领域中有着广泛的应用．时间序列的距离度量方式主要有以下几种Ⅲ：Minkowski距离、收稿日期：2011—0715基金项目：