申请/专利权人：河海大学

申请日：2021-04-14

公开（公告）日：2022-09-02

公开（公告）号：CN113128582B

主分类号：G06K9/62

分类号：G06K9/62

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.02#授权;2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于MatrixProfile的时间序列变长模体挖掘方法，步骤为：1.弱标记片段提取：对时间序列分段加入弱标记，提取弱标记时间序列片段。2.长度为w的模体发现：2.1最小窗口值即w＝2时片段内字典生成：以STAMP算法为子程序，找出候选子序列存入字典。2.2全局模体发现：将所有的弱标记时间序列片段连接形成新的时间序列，在新的时间序列上利用字典进行模体发现。2.3窗口值在指定窗口值内增加时，利用下界距离找出候选子序列存入字典，减少字典生成的工作量，重复全局模体发现步骤，完成模体发现。本发明不是在整个时间序列上进行模体发现，而是通过通过连接弱标记时间序列片段形成新的时间序列，从而缩短了模体搜索空间，进而提高了模体发现的效率。

主权项：1.一种基于MatrixProfile的时间序列变长模体挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：1弱标记片段提取：加入弱标记，提取标记薄弱的时间序列片段，弱标记片段提取的具体步骤如下：利用滑动窗口将时间序列分为不重叠的时间序列片段，判断每段时间序列的波动大小，波动大小通过方差来衡量，如果方差比方差均值大，则代表波动较大，否则代表波动较小；将波动较大的片段布尔值赋值为1，表示薄弱片段，代表接下来会在此片段上进行研究，波动较小的片段布尔值赋值为0，由此形成布尔时间序列；根据布尔时间序列，将布尔值为1即弱标记时间序列片段提取出来连接起来形成新的时间序列T’，缩短模体搜索空间；2发现窗口值为w的模体，具体步骤如下：2.1片段内生成字典：片段内以STAMP算法为子程序，提取候选子序列存入字典；2.2发现全局模体：将弱标记片段连接起来形成新的时间序列，利用字典在新的时间序列上进行模体发现；具体步骤如下：将弱标记时间序列片段连接起来形成新的时间序列T’，利用滑动窗口获得重叠的子序列，采用MASS算法分别计算字典中候选子序列到所有子序列的距离向量，由于T’是通过连接不连续的时间序列片段形成的，由此时间上的不连续性会创建不存在的子序列，为了避免计算与不存在的子序列的距离，计算距离时忽略交叉不连续的子序列，即将对应的距离设为无穷大；此外距离向量中存在子序列与候选子序列重叠部分小于子序列长度l_min的情况，这些称为平凡匹配，需要剔除；剔除平凡匹配后，遍历距离向量，将阈值范围内子序列对应的匹配向量B赋值为1，非平凡匹配数加1；匹配向量B代表子序列与候选模体距离是否在阈值范围内，如果为1，表示在阈值范围内，反之不在阈值范围内；非平凡匹配数量最多的候选子序列即为1-motif，匹配向量标记为1的子序列即为该候选模体的非平凡匹配；2.3发现窗口值增加时的模体：利用下界距离进行字典生成，重复步骤2.2的全局模体发现。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学 一种基于Matrix Profile的时间序列变长模体挖掘方法

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