面向不確定時(shí)間序列的分類方法.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步，人們獲得數(shù)據(jù)的途徑越來越多，數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)已經(jīng)達(dá)到了前所未有的速度。人們將此稱為“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來。另一方面，隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)數(shù)據(jù)的不確定性的認(rèn)識(shí)也更加的深入。例如，在醫(yī)療，環(huán)境監(jiān)測(cè)，經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的不確定性普遍存在。不確定數(shù)據(jù)背后隱藏的豐富的信息使得不確定數(shù)據(jù)的管理和挖掘成為數(shù)據(jù)庫的熱點(diǎn)研究問題之一。不確定數(shù)據(jù)中記錄值的取值是不確定的，同傳統(tǒng)的確定性數(shù)據(jù)相比，數(shù)據(jù)的描述、建模和存儲(chǔ)更加復(fù)

2、雜。這使得對(duì)于不確定數(shù)據(jù)的管理和挖掘面臨著更大的挑戰(zhàn)。
　　時(shí)間序列是一種重要的數(shù)據(jù)類型，其在經(jīng)濟(jì)金融分析、物理、天文、醫(yī)學(xué)和語音處理等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在傳統(tǒng)的確定性數(shù)據(jù)領(lǐng)域，關(guān)于時(shí)間序列的管理和挖掘已經(jīng)有了很多很好的方法。例如，在時(shí)間序列建模方面，主要的方法有:1）基于時(shí)間域連續(xù)表示的逐段線性近似、逐段回歸近似等;2）基于變換的表示的離散傅立葉變換、離散小波變換等。關(guān)于傳統(tǒng)的時(shí)間序列的相似性主要有:Minkowski距離

3、、編輯距離和DTW距離等。但是這些方法并不能直接的應(yīng)用于不確定時(shí)間序列。因此，需要對(duì)傳統(tǒng)的時(shí)間序列的管理和挖掘方法進(jìn)行改進(jìn)或者提出新的適用于不確定時(shí)間序列的方法。
　　本文針對(duì)不確定時(shí)間序列的相似性和分類問題進(jìn)行了研究，采用兩個(gè)不確定數(shù)據(jù)的距離函數(shù)所構(gòu)成的隨機(jī)變量的期望來作為這兩個(gè)不確定數(shù)據(jù)的距離度量，稱該距離度量為期望距離。期望距離能夠簡(jiǎn)化不確定時(shí)間序列的建模，降低不確定時(shí)間序列的存儲(chǔ)代價(jià)。根據(jù)傳統(tǒng)時(shí)間序列的Minkowski距

4、離的DTW距離的思想提出了不確定時(shí)間序列的基于期望距離的Minkowski距離和DTW距離，并利用它們進(jìn)行不確定時(shí)間序列的分類。針對(duì)不確定時(shí)間序列DTW距離的計(jì)算代價(jià)較高，結(jié)合期望距離的特性和傳統(tǒng)時(shí)間序列DTW距離的下界函數(shù)的思想，提出了四種面向不確定時(shí)間序列DTW距離的下界函數(shù)，從而提高了采用DTW距離來進(jìn)行不確定時(shí)間序列分類時(shí)的執(zhí)行效率。最后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文提出的不確定時(shí)間序列的分類方法有著較高的分類正確性，不確定時(shí)間序列DTW距