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公开(公告)号：CN119337139A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411242969.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/22 , G01S15/88 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于多特征融合的时间序列信号相似性度量与分类方法。所述分类方法首先以输入的时间序列信号为基准，通过层级过滤筛选掉差异性极大的信号，并选择衡量时间序列信号相似度的衡量指标。所述基于多特征融合的时间序列信号相似性度量方法用于统计数据集在各个相似度衡量指标上的重要性，同时改进层次分析法中的标度方法，构建更准确的判断矩阵，来得到数据集关于各个相似度衡量指标的权重系数。最后，在实测数据集上利用该方法进行相似性度量，实现分类测试，并进行了不同相似性度量方法的对比测试，测试结果表明，所提出的方法能够准确反映不同数据集内时间序列信号之间的相似性，在分类准确率和计算速度上均表现出色。
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