時(shí)間序列是對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)隨時(shí)間順序采集到的有序觀測(cè)值集合,通常具有高維、異質(zhì)和含噪聲等特點(diǎn)。觀測(cè)值之間在時(shí)序上可能存在或長(zhǎng)或短的依賴關(guān)系,構(gòu)成特定的時(shí)序動(dòng)態(tài)模式,因而不同于一般的向量數(shù)據(jù)。對(duì)于時(shí)間序列這樣的結(jié)構(gòu)化對(duì)象,關(guān)鍵研究問(wèn)題是(1)如何獲得反映動(dòng)態(tài)模式的精簡(jiǎn)低維表示,使得學(xué)習(xí)器能夠利用具有動(dòng)態(tài)行為的序列數(shù)據(jù),(2)如何定義具有判別性的距離度量方式,使得類(lèi)內(nèi)距離小而類(lèi)間距離大。本文提出基于模型空間的時(shí)間序列分類(lèi)方法。該方法為每個(gè)時(shí)間序列學(xué)習(xí)函數(shù)模型,在函數(shù)模型集合張成的空間(稱為模型空間)中度量原始數(shù)據(jù)的距離。最后,分類(lèi)算法在該空間中進(jìn)行。本文對(duì)模型空間的生成機(jī)制及其在不平衡序列數(shù)據(jù)分類(lèi)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,提出對(duì)模型的表示性,分類(lèi)性和模型復(fù)雜度項(xiàng)進(jìn)行優(yōu)化生成模型空間,并分析了多個(gè)目標(biāo)之間的關(guān)系�？紤]到多目標(biāo)之間的不一致帶來(lái)的優(yōu)化困難,采用多目標(biāo)非支配排序演化算法對(duì)三個(gè)目標(biāo)同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì)分布不平衡的時(shí)間序列分類(lèi),基于核學(xué)習(xí)提出一種核特征空間中的過(guò)采樣學(xué)習(xí)算法。本文的主要貢獻(xiàn)如下:1.本文提出一種多目標(biāo)學(xué)習(xí)方法,同時(shí)為時(shí)間序列優(yōu)化精簡(jiǎn)函數(shù)表示、距離度量和模型復(fù)雜度。和優(yōu)化單個(gè)目標(biāo)得到的模型相比,本文方法學(xué)習(xí)得到的模型表示具有更好的時(shí)間序列分類(lèi)準(zhǔn)確度和預(yù)測(cè)精度。2.作為緩解不平衡分類(lèi)問(wèn)題的重要方法之一,傳統(tǒng)的過(guò)采樣方法不能適用于具有時(shí)序依賴關(guān)系、多變量和變長(zhǎng)特性的時(shí)間序列。本文提出基于核學(xué)習(xí)獲得時(shí)間序列模型的非線性距離度量,并在中心化核特征空間進(jìn)行過(guò)采樣的方法。原來(lái)線性不可分的數(shù)據(jù)在非線性的核特征空間中更有可能線性可分,滿足了在已有過(guò)采樣方法中常常被忽視的線性可分假設(shè),所以產(chǎn)生的樣本點(diǎn)更符合小類(lèi)數(shù)據(jù)的分布,不容易過(guò)擬合。3.在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和人造數(shù)據(jù)集上的時(shí)間序列分類(lèi)實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法具有更好的分類(lèi)準(zhǔn)確度和魯棒性。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：O211.61
【部分圖文】：

圖２．１?ＤＴＷ搜索最優(yōu)比對(duì)路徑示意圖??得累積逐點(diǎn)距離最小化的最佳對(duì)齊方式［２７］，并會(huì)返回最佳對(duì)齊下的距離值衡量??兩個(gè)序列之間相似性。圖２．１顯示了兩條時(shí)間序列的對(duì)齊過(guò)程，圖中顯示了時(shí)間??點(diǎn)級(jí)別的距離矩陣和最優(yōu)比對(duì)路徑，左側(cè)和下側(cè)顯示了兩條時(shí)間序列。??具體地，令Ｌ？?ｅ?表示時(shí)間序列Ｑ和Ｃ每個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的距離構(gòu)成的??矩陣。ＤＴＷ算法從矩陣Ｄ的位置［１，１］移動(dòng)到位置［ＬＱ，Ｌｄ，得到對(duì)應(yīng)的索引序??列Ａ和Ｂ，其具有相同的長(zhǎng)度〇?ｍａｘ｛ＬＱ，心丨，使得的累計(jì)距離ｇ＝１?被??最小化。通過(guò)這種方式，序列Ｑ的點(diǎn)Ａ⑷與序列Ｃ的點(diǎn)Ｓ⑷匹配。參見(jiàn)圖２．１的??ＤＴＷ對(duì)齊示意圖。??作為一個(gè)有效的對(duì)齊，路徑４和Ｂ必須滿足以下三個(gè)約束：??１．?Ａ｛１）?＝?１，５（１）?＝?１??２．?Ａ（ｌ）?＝?ＬＱ

圖２．２帕累托前沿面的凸性對(duì)優(yōu)化算法的影響??Ｃｈｅｎ等人［４６］提出使用非線性的水庫(kù)模型來(lái)為時(shí)間序列學(xué)習(xí)模型表示。時(shí)間??序列之間的距離定義為模型之間的函數(shù)距離。但是，該方法沒(méi)有利用標(biāo)簽信息，??使得模型的可區(qū)分性被忽略并可能導(dǎo)致分類(lèi)性能不佳。為了彌補(bǔ)這一潛在的不??足，Ｃｈｅｎ等人［４９］提出了一種模型度量共同學(xué)習(xí)算法（ＭＭＣＬ）。ＭＭＣＬ將模型??和距離度量學(xué)習(xí)通過(guò)加權(quán)結(jié)合的方式轉(zhuǎn)換為一個(gè)單一的目標(biāo)。采用迭代梯度下??降來(lái)分別優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和距離度量。但是，由于循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，它可能會(huì)遇到??梯度消失的問(wèn)題，陷入局部最優(yōu)解。另外，在多目標(biāo)的情況下，最優(yōu)解集合稱為??帕累托最優(yōu)解，其中每個(gè)解代表了在目標(biāo)之間的一個(gè)權(quán)衡，可能適用于不同的特??定任務(wù)。由于帕累托最優(yōu)解和線性結(jié)合參數(shù)不是一一對(duì)應(yīng)的，兩個(gè)目標(biāo)的線性結(jié)??合可能使得帕累托最優(yōu)解可能不能被全部找到，只能得到近似最優(yōu)解，導(dǎo)致學(xué)習(xí)??的泛化精度可能受到影響。圖２．２所示是對(duì)兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)（圖中第一列和第二列，??按照文獻(xiàn)＠中公式（８）設(shè)置），通過(guò)改變兩個(gè)目標(biāo)的加權(quán)系數(shù)，在解空間中搜??索解的情況，其中黃色點(diǎn)為目標(biāo)值空間，藍(lán)色點(diǎn)為優(yōu)化算法找到的最優(yōu)解對(duì)應(yīng)??

圖２．３?ＳＭＯＴＥ過(guò)采樣算法示意圖??過(guò)重新采樣已有數(shù)據(jù)樣本（隨機(jī)過(guò)采樣）樣）。隨機(jī)過(guò)釆樣［１８］通過(guò)復(fù)制少數(shù)類(lèi)數(shù)同時(shí)可能導(dǎo)致過(guò)擬合合成過(guò)采樣通據(jù)來(lái)重新平衡類(lèi)分布�，F(xiàn)有的過(guò)采樣方行采樣〃８］，這種策略較適用于“平坦”的宄表明代價(jià)敏感學(xué)習(xí)和采樣方法在效果緩解問(wèn)題，具有更靈活的優(yōu)勢(shì)［５６］，所以法（以下在不造成混淆的情況下簡(jiǎn)稱過(guò)法可生成新的人造數(shù)據(jù)點(diǎn)，增加少數(shù)類(lèi)的技術(shù)［５６］，由于手寫(xiě)圖像的數(shù)據(jù)有限，研宂額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。合成少數(shù)類(lèi)過(guò)采樣技ｎｉｑｕｅ，?ＳＭＯＴＥ）［５６］首先為每個(gè)少數(shù)類(lèi)樣ｋ個(gè)最近鄰居的一個(gè)鄰居并在該樣本與
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