典型文献
基于自适应小波分解的时间序列分类方法
文献摘要：
时间序列分类即通过构建分类模型建模时间序列中的特征来实现对该时间序列的归类,是时间序列挖掘的重要研究分支.现有的时间序列分类方法多数从时域的角度对时间序列进行建模,忽视了时间序列中隐含的频域信息,而时间序列往往同时蕴含着多种不同变化速率的变化模式,这些变化模式在时域上相互叠加,使得时间序列的变化规律变得比较复杂,因此仅从时域的角度进行建模,难以有效地从复杂的规律中捕获其蕴含的多种相对简单的规律.提出一种基于自适应多级小波分解的神经网络方法AMWDNet,使用自适应小波分解建模时间序列中的多级时频信息,自适应小波分解模块能够同时从时域和频域的角度出发,对时间序列中蕴含的多种变化模式进行有效分解,通过使用长短期时间模式提取模块分别建模时间序列中的长期和短期时间模式.选取时间序列分类任务中8个主流的方法作为基准方法,在UCR数据集仓库中的8个数据集上进行对比实验,结果表明,AMWDNet在其中的7个数据集上取得了最高的分类准确率,相比于次优的基准方法提升了0.1～2.2个百分点,整体分类性能优于MLP和FCN等基准方法.
文献关键词：
时间序列分类;自适应;小波分解;多分辨率分析;时频分析
中图分类号：
作者姓名：
梁小慧;郭晟楠;万怀宇
作者机构：
北京交通大学 计算机与信息技术学院 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]梁小慧;郭晟楠;万怀宇-.基于自适应小波分解的时间序列分类方法)[J].计算机工程,2022(04):81-88,98
A类：
AMWDNet
B类：
小波分解,时间序列分类,分类方法,分类模型,序列挖掘,中隐,频域,域信息,多种不同,比较复杂,神经网络方法,时频信息,解模,长短期,时间模式,模式提取,取模,分类任务,基准方法,UCR,仓库,分类准确率,次优,百分点,整体分类,分类性能,MLP,FCN,多分辨率分析,时频分析
AB值：
0.287873
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