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如何提取和選擇時間序列的特征是時間序列分類領域兩個重要的問題。該文提出MNOE(Mining Non-Overlap Episode)算法計算時間序列中的非重疊頻繁模式，并將其作為時間序列特征?；谶@些非重疊頻繁模式，該文提出EGMAMC(Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型描述時間序列。根據(jù)似然比檢驗原理，從理論上推導出頻繁模式在時間序列中出現(xiàn)的次數(shù)和EGMAMC 模型是否能顯著描述時間序列之
間的關系；根據(jù)信息增益定義，選擇能顯著描述時間序列的頻繁模式作為時間序列特征輸入分類模型。在UCI(University of California Irvine)公共數(shù)據(jù)集和實際智能樓宇數(shù)據(jù)集上的實驗表明，選擇頻繁模式作為特征進行分類的準確率、召回率和F-Measure 均優(yōu)于不選擇頻繁模式作為特征的分類結果。高效的計算和有效的選擇非重疊頻繁模式作為時間序列特征有助于提高時間序列分類模型的各項評價指標。
間的關系；根據(jù)信息增益定義，選擇能顯著描述時間序列的頻繁模式作為時間序列特征輸入分類模型。在UCI(University of California Irvine)公共數(shù)據(jù)集和實際智能樓宇數(shù)據(jù)集上的實驗表明，選擇頻繁模式作為特征進行分類的準確率、召回率和F-Measure 均優(yōu)于不選擇頻繁模式作為特征的分類結果。高效的計算和有效的選擇非重疊頻繁模式作為時間序列特征有助于提高時間序列分類模型的各項評價指標。
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