基于不等长序列相似度挖掘的数据关联算法
CSTR:
作者:
作者单位:

海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001.

作者简介:

孙贵东

通讯作者:

中图分类号:

TN95

基金项目:

国家自然科学基金重点项目(61032001);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0872).


Data association algorithm based on unequal length sequence data similarity mining
Author:
Affiliation:

Department of Electronics and Information Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University,Yantai 264001,China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对不等长序列数据的关联问题, 提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法. 以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度, 利用这组相似度形成最优权重, 加权得到不等长序列的相似度, 并根据相似度大小对序列数据进行关联判决, 以解决截断法相似度度量仅能反映截断序列局部相似度的问题. 仿真实验验证了所提出算法对不等长序列数据关联的有效性, 并对序列长度和量测误差等因素对相似度度量和关联效果的影响进行了讨论.

    Abstract:

    An optimal matching increasing weight algorithm for the unequal length sequence similarity measurement based on the sliding window is proposed to solve the unequal length sequence data association, which uses shorter sequences slide longer ones to get slidable similarity, forming the optimal weight with this similarity at the same time, then weighting the slidable similarity to get the unequal length sequence similarity. According to the degree of the sequence similarity, the judgment of the association of unequal length sequence data is obtained, which solves the local similarity problem of the truncated measurement algorithm. Simulation experiments show that the proposed algorithm can associate unequal length data effectively and also discuss the influence of the variation of sequence and measurement error on the sequence similarity and the association effect.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

关欣 孙贵东 衣晓 郭强.基于不等长序列相似度挖掘的数据关联算法[J].控制与决策,2015,30(6):1033-1038

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  • 收稿日期:2014-03-20
  • 最后修改日期:2014-06-12
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  • 在线发布日期: 2015-06-20
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