本文選題：近鄰傳播　切入點：分類算法　出處：《電子科技大學(xué)學(xué)報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：分類算法是時間序列數(shù)據(jù)挖掘中極為重要的任務(wù)和技術(shù),該文提出一種基于簇中心群的時間序列數(shù)據(jù)分類方法。該方法根據(jù)時間序列訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的類別標簽進行簇劃分,利用近鄰傳播算法分別對每個簇進行中心代表點選擇,構(gòu)造出各代表點的代表對象集;然后借助基于動態(tài)時間彎曲的均值中心方法對各代表對象集實現(xiàn)中心群計算,結(jié)合改進后的K近鄰算法實現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)的分類。數(shù)值實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,新方法具有更好的分類效果和計算性能。
[Abstract]:Classification algorithm is one of the most important tasks and techniques in time series data mining. This paper presents a method of time series data classification based on cluster center cluster, which is based on class labels in time series training data sets. Using the nearest neighbor propagation algorithm to select the representative point of each cluster, the representative object set of each representative point is constructed, and the center group calculation of each representative object set is realized by means of the mean center method based on dynamic time warping. Combined with the improved K-nearest neighbor algorithm, the classification of time series data is realized. The numerical results show that the new method has better classification effect and computational performance than the traditional method.
【作者單位】： 華僑大學(xué)信息管理系;華僑大學(xué)現(xiàn)代應(yīng)用統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61300139) 福建省社會科學(xué)規(guī)劃項目(FJ2016B076) 福建省自然科學(xué)基金(2015J01581)
【分類號】：TP273

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 楊燕;馮晨菲;賈真;王紅軍;;基于鏈接的模糊聚類集成方法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2014年06期

2 郭興明;袁志會;丁曉蓉;;經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸饧瓣P(guān)聯(lián)維數(shù)在心音信號分類識別中的應(yīng)用[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2013年06期

3 李海林;楊麗彬;;時間序列數(shù)據(jù)降維和特征表示方法[J];控制與決策;2013年11期

4 李正欣;郭建勝;惠曉濱;宋飛飛;;基于共同主成分的多元時間序列降維方法[J];控制與決策;2013年04期

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李海林;萬校基;;基于簇中心群的時間序列數(shù)據(jù)分類方法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2017年03期

2 呂紅偉;王士同;;預(yù)測子空間聚類的聚類集成算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2017年04期

3 張建輝;王會青;孫宏偉;郭芷榕;白瑩瑩;;基于二分迭代SAX的時序相似性度量算法[J];計算機科學(xué);2017年01期

4 白勇;孫曉雯;秦f ;孫子文;;基于SVD特征降維和支持向量機的跌倒檢測算法[J];計算機應(yīng)用與軟件;2017年01期

5 多超;;基于正交多項式回歸分析與ICA結(jié)合運用的時序聚類[J];統(tǒng)計與管理;2016年12期

6 陳海燕;劉晨暉;孫博;;時間序列數(shù)據(jù)挖掘的相似性度量綜述[J];控制與決策;2017年01期

7 韓國文;黃笑言;趙剛;;中美德國債收益率曲線的共同影響因素[J];金融論壇;2016年10期

8 安玲玲;于雷;;基于高斯混合模型的心音信號識別[J];吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版);2016年05期

9 李進東;王韜;吳楊;雷東;;基于主成分分析和學(xué)習矢量量化的會話初始協(xié)議識別研究[J];計算機工程;2016年06期

10 李海林;梁葉;;分段聚合近似和數(shù)值導(dǎo)數(shù)的動態(tài)時間彎曲方法[J];智能系統(tǒng)學(xué)報;2016年02期

【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李海林;郭崇慧;;基于云模型的時間序列分段聚合近似方法[J];控制與決策;2011年10期

2 李正欣;張鳳鳴;李克武;;多元時間序列模式匹配方法研究[J];控制與決策;2011年04期

3 陳湘濤;李明亮;陳玉娟;;基于分割模式的時間序列矢量符號化算法[J];計算機工程;2011年04期

4 張煜東;霍元鎧;吳樂南;董正超;;降維技術(shù)與方法綜述[J];四川兵工學(xué)報;2010年10期

5 張淑清;賈健;高敏;韓敘;;混沌時間序列重構(gòu)相空間參數(shù)選取研究[J];物理學(xué)報;2010年03期

6 周大鐲;姜文波;李敏強;;一個高效的多變量時間序列聚類算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2010年01期

7 賈麗會;張修如;;基于盒維數(shù)的心音信號分形特征研究[J];生物數(shù)學(xué)學(xué)報;2009年02期

8 李琳;張永祥;明廷濤;;EMD降噪的關(guān)聯(lián)維數(shù)在齒輪故障診斷中的應(yīng)用研究[J];振動與沖擊;2009年04期

9 管河山;姜青山;王聲瑞;;基于點分布特征的多元時間序列模式匹配方法[J];軟件學(xué)報;2009年01期

10 鐘清流;蔡自興;;基于統(tǒng)計特征的時序數(shù)據(jù)符號化算法[J];計算機學(xué)報;2008年10期

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 左愛文;郭宏武;王保保;;氣象時間序列規(guī)則發(fā)現(xiàn)及其應(yīng)用[J];陜西氣象;2006年06期

2 劉猛洪;汪愛麗;;基于模糊時間序列的短期電力負荷預(yù)測[J];電子世界;2013年07期

3 K.D.C.Stoodley,盧潤德;非連續(xù)含有準周期分量時間序列的實時監(jiān)測(英文)[J];控制理論與應(yīng)用;1986年01期

4 吳紅花;劉國華;;不確定時間序列的規(guī)約方法[J];計算機工程;2012年21期

5 W.Gersch;黃勁濤;;混合自回歸動平均時間序列的自回歸參數(shù)估計[J];水聲譯叢;1980年03期

6 王立柱;劉曉東;;Granger相關(guān)性與時間序列預(yù)測[J];控制與決策;2014年04期

7 周巧臨;傅彥;;科學(xué)數(shù)據(jù)時間序列的預(yù)測方法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2007年06期

8 王閱;高學(xué)東;;基于重標級差分析的時間序列分割方法[J];計算機工程與應(yīng)用;2008年29期

9 修春波;;時間序列一步預(yù)測方法[J];計算機應(yīng)用研究;2010年04期

10 馮凱文;孟凡榮;牛強;閆秋艷;;基于趨勢點狀態(tài)模型的時間序列預(yù)測算法[J];計算機應(yīng)用研究;2011年12期

相關(guān)會議論文 前10條

1 周家斌;張海福;楊桂英;;多維多步時間序列預(yù)報方法及其應(yīng)用[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第九屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];1999年

2 馬培蓓;紀軍;;基于時間序列的航空備件消耗預(yù)測[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會決策科學(xué)專業(yè)委員會第六屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

3 盧世坤;李夕海;牛超;陳蛟;;時間序列的非線性非平穩(wěn)特性研究綜述[A];國家安全地球物理叢書（八）——遙感地球物理與國家安全[C];2012年

4 李強;;基于線性模型方法對時間序列中異常值的檢測及證券實證分析[A];加入WTO和中國科技與可持續(xù)發(fā)展——挑戰(zhàn)與機遇、責任和對策（上冊）[C];2002年

5 戴麗金;何振峰;;基于云模型的時間序列相似性度量方法[A];第八屆中國不確定系統(tǒng)年會論文集[C];2010年

6 謝美萍;趙希人;莊秀龍;;多維非線性時間序列的投影尋蹤學(xué)習逼近[A];'99系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];1999年

7 張大斌;李紅燕;劉肖;張文生;;非線性時問序列的小波-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成預(yù)測方法[A];第十五屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集（下）[C];2013年

8 黃云貴;;基于時間序列的電網(wǎng)固定資產(chǎn)投資規(guī)模研究[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集（文摘部分）[C];2012年

9 李松臣;張世英;;時間序列高階矩持續(xù)和協(xié)同持續(xù)性研究[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學(xué)（第8卷）[C];2007年

10 陳赫;羅聲求;;歷史橫斷面數(shù)據(jù)的時間序列化[A];科學(xué)決策與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學(xué)會第六次年會論文集[C];1990年

相關(guān)重要報紙文章 前6條

1 ;《時間序列與金融數(shù)據(jù)分析》[N];中國信息報;2004年

2 何德旭 王朝陽;時間序列計量經(jīng)濟學(xué)：協(xié)整與有條件的異方差自回歸[N];中國社會科學(xué)院院報;2003年

3 劉俏;讓數(shù)據(jù)坦白真相[N];21世紀經(jīng)濟報道;2003年

4 西南證券高級研究員 董先安邋德圣基金研究中心 郭奔宇;預(yù)計6月CPI同比上漲7.2%[N];證券時報;2008年

5 東證期貨 王愛華　楊衛(wèi)東;兩年漲跌輪回 秋季普遍下跌[N];期貨日報;2009年

6 任勇邋鄭重;中國對世界鋼材價格的影響實證分析[N];現(xiàn)代物流報;2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 張墨謙;遙感時間序列數(shù)據(jù)的特征挖掘：在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 張德成;滑坡預(yù)測預(yù)報研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 苗圣法;時間序列的模式檢測[D];蘭州大學(xué);2015年

4 翁同峰;時間序列與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之間等價性問題及表征應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 楊婷婷;用Argo浮標結(jié)合衛(wèi)星觀測估算北太平洋經(jīng)向熱輸運[D];中國科學(xué)院研究生院(海洋研究所);2015年

6 史文彬;時間序列的相關(guān)性及信息熵分析[D];北京交通大學(xué);2016年

7 原繼東;時間序列分類算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

8 盧偉;基于粒計算的時間序列分析與建模方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

9 胡建明;基于正則化核學(xué)習模型的時間序列多步預(yù)測的研究與應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2016年

10 王曉曄;時間序列數(shù)據(jù)挖掘中相似性和趨勢預(yù)測的研究[D];天津大學(xué);2003年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳健;基于多變量相空間重構(gòu)的投資組合策略研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 蘭鑫;時間序列的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換策略研究[D];西南大學(xué);2015年

3 米曉將;區(qū)域尺度下月均氣溫的時空演化格局研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 張鳴敏;基于支持向量回歸的PM_(2.5)濃度預(yù)測研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 林健;基于改進小世界回聲狀態(tài)網(wǎng)的時間序列預(yù)測[D];渤海大學(xué);2015年

6 曹智麗;日氣溫和干旱指數(shù)支持向量回歸預(yù)測方法[D];南京信息工程大學(xué);2015年

7 高雄飛;基于分形理論的土壤含水量時間序列特性分析[D];長安大學(xué);2015年

8 姚茜;城市安全生產(chǎn)發(fā)展目標研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

9 謝翠穎;蘇州社會消費品零售總額簡析[D];蘇州大學(xué);2015年

10 包仁義;基于時間序列的搜索引擎評估模型算法研究[D];東北師范大學(xué);2015年

，

本文編號：1605303