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时间序列数据的分段线性表示
  • ISSN号：1000-386X
  • 期刊名称：计算机应用与软件
  • 时间：0
  • 页码：17-18
  • 语言：中文
  • 分类：TP273.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]华南理工大学计算机工程与科学系,广东广州510640
  • 相关基金：国家自然科学基金（30230350）,广东省科技攻关项目（2004A10202001）,广州市科技攻关项目（200422-D0091）.
  • 相关项目：基于极值优化算法的局部连续自寻优模糊控制系统
作者： 郑启伦|喻高瞻|胡劲松|彭宏|
关键词： 数据挖掘, 时间序列, PLR模型, 特征点, Data mining Time series PLR model Important points
中文摘要：

在时间序列分段线性表示（PLR）基础上，提出一种新的基于特征点的分段方法，克服采用单一误差算法的模型失配问题，更加准确地反映过程状态的变化。

英文摘要：

Based on PLR （piecewise linear representation）of time series, a novel important points-based method of segmentation is proposed. The problem of model mismatch is overcome ,and the obvious change of time series data is described precisely.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编：朱三元
  • 地址：上海市愚园路546号
  • 邮编：200040
  • 邮箱：cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话：021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-386X
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:27463