李迎
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 供职机构：辽宁师范大学更多>>
- 发文基金：辽宁省博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 高中语文教材中古诗文的文化体认
- 众所周知，语文学科蕴含着丰富的人文精神。高中语文教材中选取大量的具有丰富人文内涵的古诗文作品，学习古诗文的目的之一就在于接受传统文化的熏陶，体认中国特有文化的内涵，并且能够正确地树立学生的自然观与道德观，以中华民族的传统...
- 李迎
- 关键词：高中教育语文教材古诗文
- 一种基于关键点的时间序列聚类算法被引量：10
- 2012年
- 基于关键点技术,提出了一种新的时间序列聚类方法。算法首先寻找时间序列的关键点,将关键点序列进行等维处理后,通过计算关键点序列的相似性构造复杂网络,最后通过复杂网络的社团划分,实现时间序列的聚类。实验结果表明,在时间序列聚类过程中,本方法不仅可以有效降低时间序列的维数,加快聚类的速度,而且可以得到理想的聚类结果。
- 谢福鼎李迎孙岩张永
- 关键词：时间序列降维复杂网络聚类
- 改进的符号化时间序列处理方法被引量：5
- 2012年
- 符号化聚集近似是一种有效的时间序列数据离散化降维方法,为了扩展非等维符号化时间序列相似性度量的解决方案,提出了一种新方法。首先将关键点提取技术应用在符号化算法中对时间序列进行降维处理,然后利用文中提出的方法对非等长的时间序列进行局部等维处理,再符号化;最后采用不同的方法进行相似度对比计算。实验结果表明,这种方法是简单而有效的,并且使非等长符号化时间序列的相似性度量及聚类方法得到了拓展。
- 谢福鼎李迎孙岩张永
- 关键词：时间序列降维欧氏距离动态时间弯曲
- 一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法被引量：3
- 2011年
- 提出了一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法,对降维后得到的不等长符号时间序列进行聚类。该算法首先对时间序列进行降维处理,提取时间序列的关键点,并对其进行符号化;其次利用DTW方法进行相似度计算;最后利用Normal矩阵和FCM方法进行聚类分析。实验结果表明,将DTW方法应用在关键点提取之后的符号化时间序列上,聚类结果的准确率有较好大提高。
- 李迎
- 关键词：时间序列DTWSAXFCM
- 时间序列聚类方法研究
- 时间序列(time series)挖掘工作是数据挖掘领域的重要研究分支，有非常大的应用价值。时间序列是一种重要的数据对象，在气象学、经济学、地理学以及金融学等许多领域都大量存在，对这些数据进行数据挖掘分析，可以找到事物变...
- 李迎
- 关键词：时间序列特征提取数据挖掘聚类算法
- 文献传递
