[发明专利]一种识别时间序列的数据模式的方法及装置有效
| 申请号： | 201711474581.2 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108182341B | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 王建民;宋韶旭;王晨;高彧 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种识别时间序列的数据模式的方法及装置，所述方法包括：获取待识别数据模式的时间序列；所述时间序列中每个时刻对应有观测所述数据模式的观测值；根据所述观测值，以及预设数值范围对应的事件，确定所述时间序列每个分段对应的事件；根据已确定的每个分段对应的事件确定同类事件，并生成所述同类事件的带权结构；根据所述带权结构，从已知数据模式的带权结构集中选择目标带权结构；并将所述目标带权结构对应的已知数据模式作为所述数据模式的识别结果。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置、能够突破识别时间序列的数据模式的局限性、并提高识别结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 时间序列 数据模式 同类事件 已知数据 观测 分段 事件确定 选择目标 目标带 预设 | ||
【主权项】：
1.一种识别时间序列气温温度变化趋势的数据模式的方法，其特征在于，包括：获取待识别数据模式的时间序列；所述时间序列中每个时刻对应有观测所述数据模式的观测值；所述数据模式为气温温度变化趋势；根据所述观测值，以及预设数值范围对应的事件，确定所述时间序列每个分段对应的事件；所述事件与所述气温温度变化趋势的程度相对应；根据已确定的每个分段对应的事件确定同类事件，并生成所述同类事件的带权结构；其中，所述带权结构包括所述同类事件发生的第一频率和所述同类事件之间发生转移的第二频率；根据所述同类事件、所述第一频率和所述第二频率，从已知数据模式的带权结构集中选择目标带权结构；并将所述目标带权结构对应的已知数据模式作为所述气温温度变化趋势的数据模式的识别结果。
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