資料介紹
近些年,時(shí)間序列分類問題研究受到了越來越多的關(guān)注。基于 shapelets的時(shí)間序列分類技術(shù)是一種有效的方法。然而,其在提取最優(yōu) shapelet的過程中要建立包含大量冗余元素的候選 shapelets集合,一般所獲得的shapelets只在平均意義上具有某種鑒別性;與此同時(shí),普通模型往往忽略了待分類實(shí)例所具有的局部特征。為此,我們提出了一種依據(jù)待分類實(shí)例顯著局部特征的懶惰式分類模型。這種模型為每個(gè)待分類實(shí)例構(gòu)建各自的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的懶惰式 shapelets分類模型,從而逐步縮小了與其分類相關(guān)的時(shí)間序列搜索空間,使得所獲得的 shapelets能夠直接反映待分類實(shí)例的顯著局部特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文提岀的模型具有較高的準(zhǔn)確率和更強(qiáng)的可解釋性。
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