模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (6): 763-767    DOI:
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时间序列的夹角距离及相似性搜索*
张鹏1,李学仁3,张建业2,3,张宗麟1
1.空军工程大学 工程学院 西安 710038
2.西北工业大学 自动化学院 西安 710072
3.空军工程大学 科研部 西安 710051
Included Angle Distance of Time Series and Similarity Search
ZHANG Peng1 , LI Xue-Ren3, ZHANG Jian-Ye2,3, ZHANG Zong-Lin1
1.Engineering Institute, Air Force Engineering University, Xi'an 7100382.
College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 7100723.
Science Research Department, Air Force Engineering University, Xi'an 710051

全文: PDF (385 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种面向相似性搜索的时间序列近似表示和度量方法.在自适应分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出夹角距离度量方法的概念和基本性质的证明过程.序列的夹角距离克服了用点距离度量相似性时鲁棒性差以及物理概念不明确等缺陷,而且具有平移和旋转不变性的突出优点.对人工数据和实际股票数据进行相似搜索,实验结果证明该方法的有效性.
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作者相关文章
张鹏
李学仁
张建业
张宗麟
关键词 时间序列角度距离点距离相似性数据挖掘    
Abstract:A method for time series approximation representation and similar measurement is proposed. Based on the adaptive piecewise linear representation, the time series are represented approximately with a sequence of the included angles between a pair of neighboring line segments. The basic concepts and properties of the included angle distance are proposed and proved. The included angle distance overcomes the problem when the point distance is used as the similar measurement, such as the poor robustness and ambiguous concepts. The proposed method is also invariant to translation and rotation. Experimental results on synthetic data and stock data show that the proposed method is effective.
Key wordsTime Series    Angle Distance    Point Distance    Similarity    Data Mining   
收稿日期: 2007-07-02     
ZTFLH: TP311  
基金资助:*国家自然科学基金项目(No.60304004)、陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2005f52)资助
作者简介: 张鹏,男,1979年生,博士研究生,主要研究方向为数据智能处理与挖掘.E-mail:peng1439@163.com.李学仁,男,1963年生,教授,主要研究方向为数据智能化处理、复杂设备的状态监控.张建业,男,1971年生,副教授,博士研究生,主要研究方向为信息融合、时间序列分析研究.张宗麟,男,1940年生,教授,博士生导师,主要研究方向为惯性导航与组合导航.
引用本文:   
张鹏,李学仁,张建业,张宗麟. 时间序列的夹角距离及相似性搜索*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(6): 763-767. ZHANG Peng , LI Xue-Ren, ZHANG Jian-Ye, ZHANG Zong-Lin. Included Angle Distance of Time Series and Similarity Search. , 2008, 21(6): 763-767.
链接本文:  
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