公开(公告)号：CN114510991A

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202111613504.7

申请日：2021-12-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 党迎旭 ,  王树良 ,  王奕 ,  袁汉宁 ,  耿晶 ,  刘传鲁 ,  刘衬 ,  赵园

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明的启发式的不等长时间序列聚类核心集的构建方法，通过增加核心集Ct‑1的时间序列数据对象的权重，根据该权重采样不等长时间序列数据集TS的时间序列数据对象Tj，根据时间序列数据对象Tj构建稀疏矩阵A’，将稀疏矩阵A’利用SPIRAL算法中提出的循环坐标下降法进行矩阵分解得到TS的特征向量X；将特征向量X输入到LWCS算法得到时间序列数据Tj的采样概率Qt(i)，优化采样概率Qt(i)为采样概率Pt(i)；根据采样概率Pt(i)重构TS的核心集Ct；当核心集Ct‑1和核心集Ct中相同的时间序列数据Tj的个数大于预设阈值时，核心集Ct收敛，核心集Ct为不等长时间序列聚类的核心集C。使可能为核心集成员的数据对象的特征转换更准确且趋于稳定，实现高质量的核心集构建。