基于多尺度模糊熵的时间序列特征提取算法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：针对现有时间序列数据维度高、时间序列学习算法时间复杂度高以及传统的时间序列数据特征表示方法不能提取时间序列的重要数据特征等问题，文章提出一种基于多尺度模糊熵的时间序列特征提取算法。该算法依据不同的数据集对各段时间序列的均值等特征进行提取，同时对模糊熵进行粗粒化，并利用多尺度模糊熵提取时间序列的分段特征。（剩余6209字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人