公开(公告)号：CN105046203B

公开(公告)日：2018-03-30

申请号：CN201510351183.6

申请日：2015-06-24

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘大同 ,  彭宇 ,  陈静 ,  张玉杰 ,  彭喜元

IPC: G06K9/00

Abstract: 基于夹角DTW距离的卫星遥测数据自适应层次聚类方法，属于卫星遥测数据挖掘领域。传统的欧式距离存在不适用于卫星遥测数据分段后的时间序列的相似性度量和传统的层次聚类方法存在需要人工设定聚类数目的问题。一种基于夹角DTW距离的卫星遥测数据自适应层次聚类方法，根据卫星遥测数据的周期特性对卫星遥测数据进行分段，分段后得到的子序列之间存在微小偏差特点；采用能够实现异步度量的动态时间规整DTW距离对卫星遥测数据时间序列转换得到的夹角序列进行度量；结合自适应层次聚类算法对卫星遥测数据历史数据进行聚类，得到最佳聚类数目，并完成聚类。本发明在度量结果能够有效反映时间序列变化趋势的基础之上实现了卫星遥测数据的自适应聚类。

公开(公告)号：CN104915434B

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201510351181.7

申请日：2015-06-24

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘大同 ,  陈静 ,  彭宇 ,  彭喜元

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于马氏距离DTW的多维时间序列分类方法，本发明涉及多维时间序列分类方法。本发明是要解决针对卫星遥测数据进行固定点分段效果不理想、由于多维时间序列之间存在相关性以及时间序列存在微小偏移而使度量结果不够准确进而导致分类结果不够准确的问题，而提出了一种基于马氏距离DTW的多维时间序列分类方法。该方法是通过1、获得用于训练的多维时间序列X＝{x1,x2,...,xj，...xn}及类别标签L＝{l1,l2,…,ln}；2、提取待分类多维时间序列X′＝{x′1,x′2,...,x′m}；3、计算X′＝{x′1,x′2,...,x′m}与X＝{x1,x2,...,xj，...xn}之间的DTW距离序列；4、采用基于马氏距离的DTW距离的KNN分类方法，根据设定的K近邻数目对待分类的多维时间序列X′＝{x′1,x′2,...,x′m}进行分类，确定待分类的多维时间序列的所属类别等步骤实现的。本发明应用于多维时间序列分类领域。