基于距离测度的时序模式监测方法

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模式监测在实际生产及工程中有着广泛和重要的应用.将监测隐含在传感器所得信号里的特殊模式问题转化为时间序列分析中相似性检测问题,从而可以对异常模式进行监测.通过引入Euclidean距离和Dynamic Time Warping(DTW)距离两种相似性测度,借助人工神经网络分类算法,实现对大量时间序列的特殊模式监测.文中采用100组实测数据验证方法的有效性,并取得很好的效果.
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