本文關(guān)鍵詞：面向多通道時(shí)間序列的分層IB算法

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【摘要】：時(shí)間序列也被稱為動態(tài)序列,由一組隨時(shí)間變化記錄的觀測量組成。時(shí)間序列是一種復(fù)雜的數(shù)據(jù)對象,用來描述事物的變化過程。多通道時(shí)間序列是指同一個(gè)對象隨時(shí)間變化同時(shí)擁有多個(gè)通道并行地記錄的數(shù)據(jù)。作為一種特殊類型的時(shí)間序列,多通道時(shí)間序列包含了多種從不同渠道觀察得到的不同類型的集合,它可以存儲比單通道時(shí)間序列更為復(fù)雜的信息,因此被越來越多地應(yīng)用在不同的領(lǐng)域中。而隨著此類數(shù)據(jù)集越來越多的出現(xiàn),如何有效地管理和分析大量的多通道時(shí)間序列成為了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。在研究多通道時(shí)間序列中存在兩個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問題。第一,多通道時(shí)間序列中的序列都非常長,而且存在于不同通道中,而從不同通道中提取到的特征往往又是自包含的并且有些類似,所以需要一種有效的特征提取方法,該方法能夠從中得到可以區(qū)分的特征,以便更好的預(yù)測多通道時(shí)間系列類標(biāo)簽。第二,多通道時(shí)間序列的每個(gè)通道里都包含了不同類型的信息,這個(gè)特殊的結(jié)構(gòu)使得如何有效的利用這些信息成為一個(gè)難題,在挖掘多通道時(shí)間序列的任務(wù)中,迫切的需要一個(gè)能夠有效解決這個(gè)難題的方法。針對以上問題,結(jié)合一種改進(jìn)的Bag-of-Patterns(BoP)特征提取方法,本文提出了一種無監(jiān)督的分層IB(hierarchical Information Bottleneck,簡稱hIB)算法。該算法分為兩層,兩層間的信息能夠相互傳播,使得此算法能夠充分的利用多個(gè)不同通道中所包含的信息,得到較好的聚類結(jié)果。分層IB算法的第一層使用了自凝聚策略,以自底向上的方式把多個(gè)通道內(nèi)的信息進(jìn)行處理、合并,得到一個(gè)層次的特征聚類樹,這種做法使得多通道時(shí)間序列里的所有信息能夠相互傳播、影響;分層IB算法的第二層算法將第一層得到的特征聚類樹作為輸入,對原有的多通道時(shí)間序列進(jìn)行劃分,得到最終的聚類結(jié)果。本文將分層IB算法與傳統(tǒng)聚類算法以及能夠處理多重信息的聚類算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,分層IB聚類準(zhǔn)確度均高于其他對比算法并且表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分說明本算法可以有效地解決上述多通道時(shí)間序列挖掘中的兩個(gè)關(guān)鍵問題,對于處理多通道時(shí)間序列十分有優(yōu)勢。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O211.61

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1280146