作者：汪雅雯,王鹏,汪卫 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2017年第07期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2017070370 DOC编号：DOCJYRJ2017070379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 随着传感器广泛应用于各个领域，在传感器生成的时间序列上识别事件越来越受到广泛的关注。针对震荡的传感器时间序列，提出事件分类算法BEC。对于原始长时间序列和标记时间点作为类标签，BEC主要解决了两个问题。首先是将标记时间点扩展为包含充分信息的子序列以分类，再者是提取基于突变的特征以训练分类模型。实验结果证明，无需大部分时间序列分类问题中不现实的假设和太多人力干预，BEC提取的基于突变的特征能够充分描述事件，极大保留事件中关键信息，在现实数据集上的表现优于现有的时间序列分类算法。

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