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申请/专利权人：温州大学;温州大学大数据与信息技术研究院

摘要：本发明提供一种基于shapelet和pso特征选择的时序数据分类方法，包括获取原始时间序列，并初始化分割数量、shaplet候选集、子序列集合和子序列长度范围；根据分割数量对原始时间序列进行分割，以得到子序列集合；对子序列集合进行迭代计算，以选出当前拟合误差和最大的子序列及其对应拟合误差最大的点，并以该点为中心对当前所选子序列进行左右拆分之后，将长度位于子序列长度范围内的拆分序列加入到shaplet候选集中，且在每一次迭代完成后，对子序列集合进行当前所选子序列删除并更新，直至shaplet候选集中子序列的当前数量大于等于分割数量时结束迭代计算；输出最终的shapelet候选集。实施本发明，能显著减少候选子序列的数量，并降低计算复杂度的同时，提高特征评估标准。

主权项：1.一种基于shapelet和pso特征选择的时序数据分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取原始时间序列，并初始化分割数量为、shaplet候选集为空、子序列集合为空和子序列长度范围为[]；S2、根据所述分割数量，将所述原始时间序列进行分割，以得到个子序列，并将所得个子序列加入到所述子序列集合中；S3、判断所述shaplet候选集中子序列的当前数量是否小于所述分割数量；若是，则执行步骤S4；若否，则跳转至步骤S7；S4、根据公式和计算出所述子序列集合中所有子序列的拟合误差和，并进一步选出当前拟合误差和最大的子序列；其中，每一子序列均定义为M；和分别为所述子序列集合中子序列M的起点编码和终点编码；为所述子序列集合中子序列M中所有计算点的总数；和和分别为所述子序列集合中子序列M的起点值和终点值；所述子序列集合中子序列M中第个计算点的值；S5、在当前所选拟合误差和最大的子序列中，确定拟合误差最大的点，并以所确定的拟合误差最大的点为中心，将当前所选拟合误差和最大的子序列进行左右拆分，得到两个均具有拟合误差最大的点的拆分序列，且进一步从所得的两个拆分序列中，将长度位于所述子序列长度范围内的拆分序列加入到所述shaplet候选集中；S6、从所述子序列集合中，删除当前所选拟合误差和最大的子序列并更新，返回步骤S3；S7、输出最终的shapelet候选集。

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百度查询： 温州大学 温州大学大数据与信息技术研究院 一种基于shapelet和pso特征选择的时序数据分类方法