【摘 要】
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动态时间规整算法（DTW）是时间序列相似性度量中的一种常用算法。对现有DTW算法计算量大、时间复杂度高的问题，在不降低原有算法分类准确率的情况下，提出极值点自适应加权的动态时间规整算法（EWDTW）。局部极值的波动反映序列变化趋势和整体形状特征，算法提取局部极值点后按其原有位置分布来近似表示原始时间序列，以降低原始序列维数，在计算极值序列最佳动态弯曲路径的过程中，基于极值点的相位差、大小、类型等特
【基金项目】
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国家自然科学基金（11801222）；
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动态时间规整算法（DTW）是时间序列相似性度量中的一种常用算法。对现有DTW算法计算量大、时间复杂度高的问题，在不降低原有算法分类准确率的情况下，提出极值点自适应加权的动态时间规整算法（EWDTW）。局部极值的波动反映序列变化趋势和整体形状特征，算法提取局部极值点后按其原有位置分布来近似表示原始时间序列，以降低原始序列维数，在计算极值序列最佳动态弯曲路径的过程中，基于极值点的相位差、大小、类型等特征量为每个点设置自适应代价权重，权重参数可以调整距离矩阵的加权结构来适用不同特征的数据，降低计算复杂度的同时有效改善了序列的病态对齐现象。在30个UCR数据集上进行的实验结果表明，EWDTW算法在所有数据集上均提高了运算效率，在15个数据集上的运算效率提升至10倍以上，特别是在长时间序列和极值点占比低的序列上有良好表现，分类准确率可靠性评估结果表明，EWDTW算法对大部分不同类型的时间序列都有良好度量性能，其分类准确率高于已有的六种DTW及其衍生算法。
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