江苏省高校自然科学研究项目(10JKB520006)
- 作品数：10 被引量：25H指数：4
- 相关作者：郭小芳李锋王卫东宋晓宁叶华更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Eros的多元时间序列相似度分析被引量：4
- 2012年
- 为提高多元时间序列相似性度量的效率,采用扩展Frobenius范数(Eros)的主元分析(PCA)方法,通过主元和本征值构造主元相似因子,用于比较多元时间序列矩阵之间的相似性。为了验证这种方法的有效性,针对三组数据(两个真实数据,一个合成数据)进行了实验。结果表明,该方法相对于以往的欧几里德距离(ED),动态时间弯曲(DTW)相似性度量方法具有一定的优越性。
- 郭小芳李锋
- 关键词：多元时间序列主元分析
- 基于加权范数的多维时间序列相似性主元分析被引量：7
- 2011年
- 为提高多维时间序列相似性搜索的效率,利用多维时间序列的协方差矩阵的特征值和特征向量构造加权Frobe-nius范数,将其作为多维时间序列主元之间距离,并将其用于对多维时间序列主元相似度的度量.在相似性搜索算法中分别采用不同的相似性度量方法作比较.实验结果表明,相对于其他的传统多维时间序列相似性度量方法,这种基于加权Frobenius范数的方法在查全率和查准率上具有更大的优越性.
- 郭小芳张绛丽
- 关键词：主元分析奇异值分解
- 一种基于B^+-tree索引的有效相似查询算法
- 2012年
- 提出了一种多元时间序列相似查询算法.在距离索引结构相似查询算法的基础上,利用主成分分析方法对多元时间序列进行降维,并对主成分进行聚类,在聚类质心与各类之间的范数所构成的一维空间上,对聚类建立B+-tree索引结构,然后利用k近邻查询算法查找出与查询序列最相似的k个MTS序列.实验结果表明,文中算法的候选比率与查询时间明显低于Muse算法,且候选比率与查询时间受聚类个数影响不大,说明文中算法具有一定的优越性.
- 郭小芳叶华
- 关键词：多元时间序列主元分析相似查询
- 基于k-近邻的多元时间序列局部异常检测被引量：5
- 2012年
- 为了提高多元时间序列异常检测算法的效率,在k-近邻局部异常检测算法的基础上,采用基于主成分分析的多元时间序列的降维方法,按照累积贡献率选择主成分序列,利用局部异常检测方法对多元时间序列进行异常检测.为验证了算法的有效性和合理性,对股票数据进行了异常检测实验,实验结果表明该算法提高了多元时间序列异常检测的准确性.
- 郭小芳李锋王卫东
- 关键词：多元时间序列主成分分析K-近邻异常检测
- 多元时间序列模式异常研究
- 2012年
- 为了提高多元时间序列模式异常检测算法的有效性和合理性,在k-近邻局部异常检测算法的基础上,结合基于主元分析的多元时间序列的降维方法,对多元时间序列模式异常进行检测.实验结果验证了该算法对多元时间序列模式异常检测的准确性和有效性.
- 郭小芳李锋叶华
- 关键词：多元时间序列主元分析K-近邻
- 多元时间序列聚类算法分析被引量：1
- 2012年
- 为解决高多元时间序列聚类算法的问题,采用了一种基于主元分析方法的多元时间序列聚类分析方法,利用MTS序列的前z个主元与每个簇的代表元素之间的Eros距离,将原有的复杂数据降维.在此基础上通过改进K-means算法对选取的多元时间序列的主元进行聚类分析,最后得到K个MTS聚类.理论分析和实验结果表明该算法能有效解决聚类问题.
- 郭小芳李锋
- 关键词：多元时间序列主元分析K均值聚类分析
- 基于PCA和Eros的多元时间序列聚类分析
- 2012年
- 为提高多元时间序列聚类算法的效率,将原始MTS数据线性组合形成一系列互不相关的簇,利用主元分析对每个簇的代表元素,与剩余元素的前z个主元与之间的扩展Euclid范数对选取的多元时间序列的主元进行聚类分析.理论分析和实验结果表明该算法聚类质量结果和运行时间明显优于直接利用k-均值法时的聚类结果.
- 郭小芳张绛丽宋晓宁王卫东
- 关键词：多元时间序列主元分析聚类分析
- 基于加权Euclid范数的MTS异常检测被引量：3
- 2014年
- 为了提高时间序列的异常检测算法的精度,根据主成分的累积贡献率选择序列及其主成分,在k_近邻局部离群点检测算法中采用加权Euclid范数距离作为k_近邻距离,从而实现对多变量时间序列的异常检测。为了验证算法的有效性,对测试数据进行了异常检测。实验结果表明,算法的精度和查全率比传统方法具有更大的优越性。
- 郭小芳李锋宋晓宁刘庆华
- 关键词：多变量时间序列异常检测
- 基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究被引量：5
- 2014年
- 为进一步提高核模糊C-均值聚类算法的聚类性能,提出基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法(KFCM-HACO),使用HACO对KFCM算法的内核函数参数值和聚类中心进行优化,克服传统算法弊端,使核模糊C-均值聚类算法的目标函数最小化,加快算法的收敛速度.该优化算法在UCI数据集上的仿真实验及结果比较表明,KFCM-HACO算法的聚类性能优于传统的聚类算法,提高了聚类的准确性.
- 郭小芳李锋宋晓宁王卫东
- 关键词：聚类分析
- 基于B^+-tree索引的多元时间序列相似查询
- 2013年
- 为提高多元时间序列相似查询执行效率,采用了基于距离索引结构的相似查询算法。利用主成分分析方法对多元时间序列数据降维并在此基础上进行聚类,以聚类质心为参考点,将各类变换到一维空间,利用B+-tree结构进行索引查询,找到与查询序列最相似的k个MTS序列。实验表明查询效率和准确性都有比较大的提高。
- 郭小芳李锋叶华
- 关键词：多元时间序列主元分析相似查询
