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基于樸素粒計算思想的彈性粗粒度動態時間彎曲算法

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  針對動態時間彎曲( DTW)算法在提高計算速度同時不能兼顧分類正確率的問題,提出了一種基于樸素粒計算思想的彈性粗粒度動態時間彎曲( CG-DTW)算法。首先,通過計算時序方差特征的方法來獲取較優的時序粒度,用粒度特征代替原始序列;其次,再代入執行DTW算法,允許動態調整被比較時序粒間的彈性大小,從而獲得相對最優的時序對應粒;最后,在對應最優粒的情況下計算DTW距離。同時引入下界函數的提前終止策略進一步提高CC-DTW算法效率。實驗結果表明,所提算法要比經典算法運行速率提高21. 4%左右,比降維策略算法正確率提高近32.3個百分點,尤其是長序列的分類,CG-DTW能夠在保持正確率的情況下兼顧較高的運行效率。CG-DTW在實際應用中能適應不確定長序列分類。

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