%0 Journal Article
%T 基于线性分段与HMM的时间序列分类算法
%A 尹锐
%A 李雄飞
%A 李军
%A 彭宏
%J 模式识别与人工智能
%P 574-581
%D 2011
%X 抽象出时间序列的多段线性特征，并提出一种时间序列分类算法。该算法包括3个模块:导数估值函数，线性分段方法，DDHMM模型(基于HMM)。首先，利用导数估值函数与线性分段方法检测多段线性特征，若满足多线段特征，则将时间序列转化为特定结构的观察值序列;然后，利用训练观察值序列训练DDHMM模型，通过比较各模型产生测试观察值序列的概率值进行分类。实验表明，针对满足多段线性特征的时间序列，该算法具有较高的分类精度，应用在UCI数据集和实际工程中，分类效果好。
%K 时间序列分类
%K 隐马尔可夫模型
%K 线性分段
%K 导数估值
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9403.shtml