本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列特征表示

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【摘要】：時(shí)間序列作為一種具有巨大挖掘價(jià)值的數(shù)據(jù)對(duì)象,廣泛存在于各個(gè)領(lǐng)域之中,流媒體文件數(shù)據(jù)、金融財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)、人口普查數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)等都是時(shí)間序列的存在形式。相應(yīng)地,時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的研究成果已經(jīng)成功地在氣象、交通、金融、工業(yè)、醫(yī)藥、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了具體的應(yīng)用。時(shí)間序列數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著巨大的有價(jià)值的信息,包括了直觀可見的信息和隱含潛在的知識(shí),研究如何有效地挖掘出時(shí)間序列數(shù)據(jù)中隱含的、潛在的知識(shí)與信息,具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。然而,由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)序相關(guān)性、維度高、海量性和多特征等特性,使得如何有效地對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征表示,從而更有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作面臨著巨大的挑戰(zhàn)。時(shí)間序列的特征表示是在保留時(shí)間序列關(guān)鍵信息的前提下,降低時(shí)間序列數(shù)據(jù)的維度及除去噪聲,有效地選擇維度低、數(shù)量少且能反映原時(shí)間序列數(shù)據(jù)主要規(guī)律信息的特征子集,從而實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特征表示和維度簡(jiǎn)約。傳統(tǒng)的時(shí)間序列特征表示方法主要是根據(jù)一個(gè)假想的數(shù)學(xué)模型對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行踩點(diǎn)取樣,這類方法不直觀,并且需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)很有研究的專家構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,在特征投影時(shí)容易丟失掉時(shí)間域上的重要信息,所以傳統(tǒng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)特征表示方法對(duì)于當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代海量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理顯然是力不從心。本文深入研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究中的特征表示問題,通過分析研究已有的時(shí)間序列特征表示方法的優(yōu)勢(shì)與缺陷。借鑒深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺／圖像識(shí)別領(lǐng)域取得的突破性研究成果,將深度學(xué)習(xí)的最新研究成果應(yīng)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特征表示工作,通過深入研究了多種深度學(xué)習(xí)模型,最終發(fā)掘出深信度網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于時(shí)間序列特征表示具有優(yōu)越的性能。并將該模型在19套UCR時(shí)間序列基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上與傳統(tǒng)的四種特征表示算法進(jìn)行性能比對(duì)。
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;O211.61

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2 習(xí)丙文;Mikulá，

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