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近些年，時(shí)間序列分類(lèi)問(wèn)題研究受到了越來(lái)越多的關(guān)注?；?shapelets的時(shí)間序列分類(lèi)技術(shù)是一種有效的方法。然而，其在提取最優(yōu) shapelet的過(guò)程中要建立包含大量冗余元素的候選 shapelets集合，一般所獲得的shapelets只在平均意義上具有某種鑒別性;與此同時(shí)，普通模型往往忽略了待分類(lèi)實(shí)例所具有的局部特征。為此，我們提出了一種依據(jù)待分類(lèi)實(shí)例顯著局部特征的懶惰式分類(lèi)模型。這種模型為每個(gè)待分類(lèi)實(shí)例構(gòu)建各自的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的懶惰式 shapelets分類(lèi)模型，從而逐步縮小了與其分類(lèi)相關(guān)的時(shí)間序列搜索空間，使得所獲得的 shapelets能夠直接反映待分類(lèi)實(shí)例的顯著局部特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文提岀的模型具有較高的準(zhǔn)確率和更強(qiáng)的可解釋性。
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