申请/专利权人：西安邮电大学

申请日：2023-11-15

公开（公告）日：2024-01-26

公开（公告）号：CN117453788A

主分类号：G06F16/25

分类号：G06F16/25;G06F16/2458;G06F16/248;G06F18/22;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明公开了一种时序数据转为多层图数据方法、时序对间相似性计算方法，以解决现有的方法对序列状态的设置过于细致或粗糙，导致转化后的图结构数据未能准确反映时序数据的特征，进一步导致对其相似度的计算不够准确的技术问题。具体采用对数运算对序列进行非线性变换，再对变换后的序列采用序列值分类的方法确定序列状态，可对时间序列设置更为准确的状态，使转化后的图结构数据能更为准确地反映时序数据的特征，进而计算获得更准确的时间序列对相似性分数。

主权项：1.一种时间序列数据转化为多层图结构数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对单变量时间序列X＝[x1，x2，…，xm]T施以如下标准化运算，标准化后的序列记为X’： 其中，Xk＝xk表示单变量时间序列X的第k个取值，1≤k≤m，且k为整数，m表示单变量时间序列X的长度，δp＝10i为正值的缩放因子，i是使Xmin_pos缩放后小于10而大于0的整数，Xmin_pos是X中正值的最小值；δn＝10j为负值的缩放因子，j是使|Xmax_neg|缩放后小于10而大于0的整数，Xmax_neg是X中负值的最大值；步骤2、对X’施行以a为底的对数运算，其中a1，记结果为X”，则： 步骤3、以X”k的最小值X”min为基础，以步长s为单位，建立X”的状态区间，s是大于0的实数，即以下列R+1个点构成等距离的R个区间： 其中，bR≥X”max，X”max为X”k的最大值，第一个状态区间的取值范围为[b0，b1]，其余状态区间的取值范围为br-1，br]，r＝2，3，...，R；步骤4、依次将X”的每个值按其所落入的状态区间转化为状态符号，将X”转化为状态符号序列S，则： 步骤5、记状态转移尺度集为TS＝{1，2，…，L}；状态转移尺度ts∈TS指在状态符号序列S上进行状态转移时，下一状态与当前状态之间的位置序号间隔距离，则当前状态位置序号为k，若ts＝1，则下一状态的位置序号为k+1；若ts＝2，则下一状态的位置序号为k+2，以此类推；则以间隔ts-1对状态序列进行采样，记采样序列为Sts；以S中的每种状态符号为一个节点，以各转移尺度下的状态转移为有向边，将状态符号序列S转化为一个多层有向图MG：MG＝N，Ets，Ats，Wts，ts∈TS；其中，N为图的节点集合，每层网络的状态符号节点都相同；上标ts表示网络层的编号，第ts层网络根据转移尺度为ts时的状态转移生成；为第ts层网络的状态转移边集合，存在的条件为为第ts层网络的节点的属性集合，表示状态符号节点i在Sts中出现的相对频率；其中，|·|表示集合的基数，LEN·表示序列的长度；为边的权重集合，表示第ts层网络中从状态i转移到状态j的相对频率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安邮电大学 时序数据转为多层图数据方法、时序对间相似性计算方法

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