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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开一种基于改进的遗传算法和傅里叶变换的时间序列分类方法，属于时间序列分类领域。其技术方案是，通过改进后的遗传算法，其适应度函数能够快速下降并获取序列的高质量Shapelet特征，并采用离散傅里叶变换获取时间序列频域显著性模式。其具体的改进设计在于，针对单条序列学习其独立的Shapelet，这样的设计保留了方法的可解释性；并且改进后的遗传算法的交叉算子，使其能够更有针对性的学习有效基因，达到适应度函数的快速下降。频域特征部分采用可变长的滑动窗口结合离散傅里叶变换，以及f检验进行显著性分析，这样的设计有效解决了Shapelet特征带来的信息丢失问题。本发明结果相较于其它可解释性方法，在精度和时间复杂度上都具备优势。
主权项：1.一种基于改进的遗传算法和傅里叶变换的时间序列分类方法，其特征在于：所述的时间序列分类方法包括以下步骤：1、通过改进的遗传算法为数据集的每条时间序列获取其独立的Shapelet特征，并将其作为时域显著性模式；2、通过可变长的滑动窗口遍历每条时间序列，并对窗口内序列作离散傅里叶变换；3、将获取的所有窗口与零幅值作f检验衡量其显著性，保留满足条件的窗口；4、通过剪枝策略进行筛选，最后保留的窗口作为频域显著性模式；5、对最后保留的频域显著性模式进行傅里叶逆变换，与时域显著性模式进行拼接；6、进行后续分类处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于改进的遗传算法和傅里叶变换的时间序列分类方法
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