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如何提取和選擇時(shí)間序列的特征是時(shí)間序列分類(lèi)領(lǐng)域兩個(gè)重要的問(wèn)題。該文提出MNOE(Mining Non-Overlap Episode)算法計(jì)算時(shí)間序列中的非重疊頻繁模式，并將其作為時(shí)間序列特征。基于這些非重疊頻繁模式，該文提出EGMAMC(Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型描述時(shí)間序列。根據(jù)似然比檢驗(yàn)原理，從理論上推導(dǎo)出頻繁模式在時(shí)間序列中出現(xiàn)的次數(shù)和EGMAMC 模型是否能顯著描述時(shí)間序列之
間的關(guān)系；根據(jù)信息增益定義，選擇能顯著描述時(shí)間序列的頻繁模式作為時(shí)間序列特征輸入分類(lèi)模型。在UCI(University of California Irvine)公共數(shù)據(jù)集和實(shí)際智能樓宇數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，選擇頻繁模式作為特征進(jìn)行分類(lèi)的準(zhǔn)確率、召回率和F-Measure 均優(yōu)于不選擇頻繁模式作為特征的分類(lèi)結(jié)果。高效的計(jì)算和有效的選擇非重疊頻繁模式作為時(shí)間序列特征有助于提高時(shí)間序列分類(lèi)模型的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。
間的關(guān)系；根據(jù)信息增益定義，選擇能顯著描述時(shí)間序列的頻繁模式作為時(shí)間序列特征輸入分類(lèi)模型。在UCI(University of California Irvine)公共數(shù)據(jù)集和實(shí)際智能樓宇數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，選擇頻繁模式作為特征進(jìn)行分類(lèi)的準(zhǔn)確率、召回率和F-Measure 均優(yōu)于不選擇頻繁模式作為特征的分類(lèi)結(jié)果。高效的計(jì)算和有效的選擇非重疊頻繁模式作為時(shí)間序列特征有助于提高時(shí)間序列分類(lèi)模型的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。
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