不等长序列不确定性灰关联方法研究及应用.pdf
灰关联分析方法是描述系统定量发展趋势的重要工具,主要通过灰色关联度(GID)进行序列关联度量.传统灰色关联度模型对于不等长序列通常采用删除、均值、预测等方法进行补齐,人工干预引入了新的不确定性.基于此,本文提出了一种优化的不确定性灰关联度方法(GID-LDTW).该方法采用受限条件下动态时间弯曲距离(LDTW)进行不确定性距离表示,通过优化限制连接总数来自动确定数据点之间连接数的分配及其连接位置.在此基础上,通过建立优化的邓氏灰关联度模型最终实现序列的不确定性灰关联分析.案例分析及聚类应用实践显示,该方法整体性能优于同类方法.特别当序列不等长时,聚类纯度平均提高14％,熵值平均降45％,显示出更好的性能及鲁棒特点.
作者：代劲何雨虹郭亮尹航
作者单位：重庆邮电大学,软件工程学院,重庆,400065;重庆邮电大学,重庆计算机智能重点实验室,重庆,400065
母体文献：第五届全国现代制造集成技术学术会议论文集
会议名称：第五届全国现代制造集成技术学术会议
会议时间：2018年11月17日
会议地点：上海
主办单位：《计算机集成制造系统》编辑部
语种：chi
分类号：
关键词：不等长序列 不确定性 灰色关联度 动态时间弯曲距离
在线出版日期：2021年9月26日
基金项目：
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