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一种最长扩展公共子序列新算法: 2024年; 在最长填充公共子序列问题中提出一种新问题:假设有一个完整序列C和一个不完整序列Q,长度分别为m和n,Q中丢失的元素为相邻的相同元素,要求寻找一个丢失前的序列Q,使得C和Q具有最长的公共子序列。针对此问题,首先将Q中每个元素复制m-1个并插入Q中原来的位置,生成长度为mn的扩展序列Q^(*),然后证明了C和Q的最长扩展公共子序列是两序列C和Q^(*)的最长公共子序列,最后提出一种时空复杂度为O(mn)的最长扩展公共子序列求解新算法,并用轨迹实验证明了该算法对强噪声干扰和轨迹点丢失的同时有效性。; 王前东

一种基于子序列特征的人类活动识别方法: 本发明提供了一种基于子序列特征的人类活动识别方法，属于模式识别的人类活动识别技术领域。解决了神经网络对局部特征的忽视和缺乏可解释性的技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：步骤一、Shapelets候选生成；步骤二、Sha...; 张晓峰魏东陶秦施正阳

智慧城市数据的多源域迁移学习子序列聚类方法及系统: 本发明提供一种智慧城市数据的多源域迁移学习子序列聚类方法及系统，所述方法包括：获取待处理的智慧城市数据集，针对多个源域和一个目标域，将智慧城市数据集中的时间序列数据分割为不同长度的子序列；对各个源域和目标域的子序列进行特...; 王玲王荣显

支持均匀缩放的不等长时间子序列查询方法: 2024年; 作为时序数据分析中的基础技术之一,时间序列的子序列查询旨在寻找与目标序列相似的子序列。现有的子序列查询方法大多仅支持查询与目标序列长度相同的子序列,因而均匀缩放技术常被用于解决子序列查询中的不等长问题。但现有支持均匀缩放的子序列查询技术大多未考虑子序列的Z-标准化,且对查询效率仍有改善的空间。针对该问题,提出一种基于索引技术且支持均匀缩放的子序列查询方法。结合现有索引方法 ULISSE提供的树状数据结构,设计可保证非漏报的下界距离,为索引结构的剪枝提供理论保证,并利用索引中存储的元数据,提出精确K-近邻查询算法。所提方法适用于非归一化和归一化两种场景。实验结果表明,较UCR-US和ULISSE基线方法,该基于索引的不等长子序列查询方法在CAP、GAP两个真实数据集以及随机游走人工合成数据集上均实现了查询效率的显著提升,针对在非归一化和归一化两种场景下的不等长子序列查询,该方法的平均效率提升分别为2.33和2.51倍。; 熊浩然何震瀛; 关键词：时间序列 K-近邻

一种序列到子序列的非侵入式负荷识别方法、装置及存储介质: 本发明公开了一种序列到子序列的非侵入式负荷识别方法、装置及存储介质，包括：(1)利用公开数据集获取多栋房屋的电力消耗数据，数据处理后得到每栋房屋的总功率消耗数据和对应的每个电器的功率消耗数据，构建训练集；(2)构建非侵入...; 李莹徐杨潘晓华席萌尹建伟

基于子序列挖掘与有向加权图聚类的建筑能源管理方法: 本发明公开了一种基于子序列挖掘与有向加权图聚类的建筑能源管理方法，该方法包括以下步骤：对负载数据进行预处理；将时间序列分段为子序列，并提取子序列特征得到符号数据；将符号数据建模为有向加权图，用图表示子序列；进行准完全连通...; 马斌高海洋郑馨怡桂帆王昱婷徐琼璟端凌立张若微张瑶张汀荟范庆华陈庭记杨莲刘永生朱海超蔡可庆王艳巧陈雪薇

基于子序列挖掘与有向加权图聚类的建筑能源管理方法: 本发明公开了一种基于子序列挖掘与有向加权图聚类的建筑能源管理方法，该方法包括以下步骤：对负载数据进行预处理；将时间序列分段为子序列，并提取子序列特征得到符号数据；将符号数据建模为有向加权图，用图表示子序列；进行准完全连通...; 马斌高海洋郑馨怡桂帆王昱婷徐琼璟端凌立张若微张瑶张汀荟范庆华陈庭记杨莲刘永生朱海超蔡可庆王艳巧陈雪薇

基于紧致子序列的航班着陆调度问题研究: 2024年; 航班着陆调度问题已被证明是NP难问题,综合考虑多种实际情况,建立了时间窗约束的航班着陆优化模型,定义了紧致子序列概念,论述了其性质及左移、分割和合并的条件。在此基础上,提出一种基于紧致子序列的算法(CSA)求解固定顺序下航班着陆调度问题。按照航班的最优着陆时间排序,运用CSA计算出该顺序下各航班着陆时间;采用循环线性交换和循环线性插空策略微调该固定顺序,不断迭代逼近模型的最优解;采用OR-Library数据集进行验证。实验结果表明,CSA结合启发式微调策略求解结果明显优于位移决策算法DALP和仿生算法(BA),与CPLEX、混合粒子群优化-局部搜索算法RH-HPSO-LS、细胞自动机优化(CAO)算法相近,在时间效率上明显优于对比算法;在小规模数据集上,计算精度与速度优势更加明显。CSA是一种确定性算法,不依赖于先验参数,具有更高的鲁棒性,保证了启发式微调策略不断逼近最优解。; 冯小荣高正达王进王兴隆惠康华; 关键词：时间窗约束

一种基于子序列扩展的时间序列变长模体挖掘方法: 本发明公开了一种基于子序列扩展的时间序列变长模体挖掘方法，步骤为：(1)对时间序列按照窗口长度和步长提取子序列；(2)对提取出的子序列经过SAX符号表示将子序列变成符号序列；(3)合并相邻的且符号表示相同的子序列，构成符...; 王继民孙家豪徐勇

基于序列分解与子序列注意力机制的长时序预测方法和系统: 本发明提供了一种基于序列分解与子序列注意力机制的长时序预测方法和系统，包括：步骤1：通过滑动窗口的方式遍历原始序列，并分为等长度的三个成分序列，分别为：将求解过去多个时间点序列的均值作为当前时刻的趋势项成分，将求解的标准...; 钱诗友胡瀚文曹健

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