【摘 要】
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对于子序列长度相等的时间序列数据,文章提出了一种基于序列偏离度的异常模式发现方法.与传统的基于某一特定模型的方法不同,该方法首先对子序列进行线性分段,对每一分段计算
【机 构】
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广西师范大学数学与计算机科学学院,广西师范大学教务处
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对于子序列长度相等的时间序列数据,文章提出了一种基于序列偏离度的异常模式发现方法.与传统的基于某一特定模型的方法不同,该方法首先对子序列进行线性分段,对每一分段计算其斜率,并将斜率进行离散化,离散化后的符号构成的特征序列就代表了原时间子序列的变化趋势,在此基础上,序列偏离度被定义和计算.这种方法不需预先定义模型, 同时避免了通过序列间的两两比较来查找异常所带来的时间消耗.
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