改进的SAX符号化算法在QAR数据中的应用 被引量：2

1

作者 杨慧 孟凡星 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1484-1487,共4页

鉴于快速存取记录器(QAR)数据是结构非常复杂和数据量大的时间序列数据,直接采用传统的符号聚合近似算法(SAX)对QAR数据进行描述、存储、检索等操作时,不能克服时间序列幅度值伸缩和时间轴漂移等方面的不足。提出了改进的符号聚合近似算... 鉴于快速存取记录器(QAR)数据是结构非常复杂和数据量大的时间序列数据,直接采用传统的符号聚合近似算法(SAX)对QAR数据进行描述、存储、检索等操作时,不能克服时间序列幅度值伸缩和时间轴漂移等方面的不足。提出了改进的符号聚合近似算法,将快速存取记录器数据划分为起飞、巡航和降落三个阶段,并利用此改进的算法对巡航阶段进行填补,对不同长度的故障模型序列进行有效的相似性搜索。通过实验以及其在飞机故障诊断项目中的应用,证明了其可行性和有效性,从而提高了飞机的排故效率。 展开更多

关键词 快速存取记录器 时间序列 符号聚合近似算法 相似性搜索 故障诊断

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基于SAX的车载数据时空语义编码及分析方法 被引量：1

2

作者 孙川 吴超仲 +2 位作者 褚端峰 黄子超 李必军 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期124-132,共9页

车载监控系统各项功能及技术指标趋于成熟,实车试验因而得以顺利开展。与此同时,收集了丰富的车载监控数据。车载监控数据的类型与数量已经远达到了可以分析的技术要求,但是编码分析手段却并未随着数据量的增加而有所突破。为了有效利... 车载监控系统各项功能及技术指标趋于成熟,实车试验因而得以顺利开展。与此同时,收集了丰富的车载监控数据。车载监控数据的类型与数量已经远达到了可以分析的技术要求,但是编码分析手段却并未随着数据量的增加而有所突破。为了有效利用车载监控数据,突破现有数据处理的瓶颈,便于后续挖掘工作的展开,提出了一种车载数据时空语义编码及分析方法。将时间序列符号化思想运用到交通工程中,充分考虑到驾驶数据特征,基于符号化聚合近似(SAX)的3个步骤,对选定的一段范例数据依次进行了正规处理、降维处理、离散及符号化处理。结果表明:经过语义编码后,先前维数很高、数据特征冗杂的驾驶时间序列数据合理地转换成了可读性强并且易于搜索定位的符号化序列,在实现大幅降低数据维度的同时又适时地保留了时间序列数据的主要特征。最后,通过案例分析演示了该方法在实际车辆驾驶安全性分析中的作用与优势。研究结果可为重点监控车辆高风险驾驶事件以及有针对性地开展驾驶安全培训等提供理论依据,同时也可为未来特定驾驶场景的快速提取进行技术储备。 展开更多

关键词 交通工程 时空语义编码 数据挖掘 符号化聚合近似 车载数据 时间序列

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基于SAX和CNN的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：6

3

作者 陈德伦 梁晓瑜 曾九孙 《计算机仿真》 北大核心 2020年第12期299-306,共8页

针对现有基于深度学习的机械故障诊断方法需要海量训练数据的不足,提出一种基于符号聚合近似(SAX)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先将正常和故障状态下采集到的振动信号分割成等间隔的数据片段,再利用SAX获取数据片段... 针对现有基于深度学习的机械故障诊断方法需要海量训练数据的不足,提出一种基于符号聚合近似(SAX)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先将正常和故障状态下采集到的振动信号分割成等间隔的数据片段,再利用SAX获取数据片段的符号化表示,并将其转化为特征图形。将SAX获取的正常和故障状态下的特征图形输入CNN训练以获取模型结构和参数,再利用训练好的网络对新的信号样本进行分类诊断。通过数据分割及符号化表示,实现高频数据的降维和压缩,从而节省信号传输的带宽,减轻服务器的计算压力,实现滚动轴承的过程监控和故障诊断。上述方法与K最近邻算法(KNN)和人工神经网络(ANN)的分类结果相比,故障诊断方法具有更高的分类准确率、较好的抗噪性和泛化性。 展开更多

关键词 故障诊断 符号聚合近似 卷积神经网络 过程监控

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基于SAX及空间信息熵的谐振接地系统单相接地故障选线方法 被引量：3

4

作者 田业 刘轩 +3 位作者 姚雪松 冯培磊 赵玉 李琰 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第7期103-114,共12页

针对含多电缆谐振接地系统健全线路零序电流相似性减弱以及单相高阻接地因故障信息微弱且易被干扰而使选线正确率下降的问题,提出一种基于符号化聚合近似(symbolic aggregate approximation,SAX)及空间信息熵的选线方法。首先通过FIR滤... 针对含多电缆谐振接地系统健全线路零序电流相似性减弱以及单相高阻接地因故障信息微弱且易被干扰而使选线正确率下降的问题,提出一种基于符号化聚合近似(symbolic aggregate approximation,SAX)及空间信息熵的选线方法。首先通过FIR滤波器提取暂态低频零序电流并标准化,然后将所得电流序列及其差值序列在多尺度域上符号化,通过最长公共子序列校验后生成三维故障空间并定义空间信息熵,最后比较线路间熵值差异度完成选线。仿真结果表明,所述选线方法灵敏度高,硬件要求低,能够克服采样不同步、三相不平衡等困难。 展开更多

关键词 谐振接地系统 单相接地故障选线 符号化聚合近似 空间信息熵 最长公共子序列

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基于统计特征的时序数据符号化算法 被引量：30

5

作者 钟清流 蔡自兴 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1857-1864,共8页

为克服SAX(符号聚合近似)算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作为描述其平均值及发散程度的分量.由于该算法能够比SAX提供... 为克服SAX(符号聚合近似)算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作为描述其平均值及发散程度的分量.由于该算法能够比SAX提供更多的描述信息,因而在时序数据挖掘应用中能够获得比SAX更精确的结果.大量的实验也证实了它的出色表现. 展开更多

关键词 时序数据挖掘 符号化表示 符号聚合近似

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时序数据的动态有界符号化方法 被引量：3

6

作者 钟清流 蔡自兴 +1 位作者 陈明权 杨先芬 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1109-1112,1116,共5页

提出了一种时序符号化方法.根据数据集极值来确定最佳字符集及时序数据的划分基准,通过估算最大压缩比来指导降维,从而实现了与SAX同样的符号化时序转换和相同的距离计算方式.与SAX不同的是,该时序符号化方法可以有效防止极值信息的丢失... 提出了一种时序符号化方法.根据数据集极值来确定最佳字符集及时序数据的划分基准,通过估算最大压缩比来指导降维,从而实现了与SAX同样的符号化时序转换和相同的距离计算方式.与SAX不同的是,该时序符号化方法可以有效防止极值信息的丢失,因而在一些与极值相关的时序分析中有出色的表现. 展开更多

关键词 时序分析 符号化表示 符号集合近似

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基于时间序列的配电网数据清理和融合方法研究 被引量：34

7

作者 朱有产 梁玮轩 王英姿 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2839-2846,共8页

随着配电物联网的快速发展,海量异构数据不断地从生产、传输、消费端产生,这些数据具有更新速度快、质量差、价值密度低、时间序列性强的特点。如何从这些海量数据中提取高质量的有价值数据,减少数据冗余,需要有效的数据清洗融合方法。... 随着配电物联网的快速发展,海量异构数据不断地从生产、传输、消费端产生,这些数据具有更新速度快、质量差、价值密度低、时间序列性强的特点。如何从这些海量数据中提取高质量的有价值数据,减少数据冗余,需要有效的数据清洗融合方法。为此,提出了一种基于时间序列相似性度量的数据清理、融合方法,该方法利用近似符号聚集、欧式算法和调整相似度加权的相似序列完成数据清理,利用多元异构数据融合算法完成数据融合。选用1440点负荷数据进行实验,结果表明,该方法可以检测配电网异常数据、填充空缺数据、减少数据冗余、融合异构数据,处理后的数据精度高,计算复杂度低,整体提高了数据质量,为配电物联网应用提供可靠的基础数据。 展开更多

关键词 配电物联网 数据清洗 数据融合 近似符号聚合 卡尔曼算法

原文传递

基于符号化聚合近似的时间序列相似性复合度量方法 被引量：7

8

作者 刘芬 郭躬德 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第1期192-198,共7页

基于关键点的符号化聚合近似(SAX)改进算法(KP_SAX)在SAX的基础上利用关键点对时间序列进行点距离度量,能更有效地计算时间序列的相似性,但对时间序列的模式信息体现不足,仍不能合理地度量时间序列的相似性。针对SAX与KP_SAX存在的缺陷... 基于关键点的符号化聚合近似(SAX)改进算法(KP_SAX)在SAX的基础上利用关键点对时间序列进行点距离度量,能更有效地计算时间序列的相似性,但对时间序列的模式信息体现不足,仍不能合理地度量时间序列的相似性。针对SAX与KP_SAX存在的缺陷,提出了一种基于SAX的时间序列相似性复合度量方法。综合了点距离和模式距离两种度量,先利用关键点将分段累积近似(PAA)法平均分段进一步细分成各个子分段;再用一个包含此两种距离信息的三元组表示每个子分段;最后利用定义的复合距离度量公式计算时间序列间的相似性,计算结果能更有效地反映时间序列间的差异。实验结果显示,改进方法的时间效率比KP_SAX算法仅降低了0.96%,而在时间序列区分度性能上优于KP_SAX算法和SAX算法。 展开更多

关键词 时间序列 符号化聚合近似 相似性 模式距离 复合度量

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基于频繁模式发现的时间序列异常检测方法 被引量：12

9

作者 李海林 邬先利 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3204-3210,共7页

针对传统异常片段检测方法在处理增量式时间序列时效率低的问题,提出一种基于频繁模式发现的时间序列异常检测(TSAD)方法。首先,将历史输入的时间序列数据进行符号转化;其次,利用符号化特征找出历史序列数据集中的频繁模式;最后,结合最... 针对传统异常片段检测方法在处理增量式时间序列时效率低的问题,提出一种基于频繁模式发现的时间序列异常检测(TSAD)方法。首先,将历史输入的时间序列数据进行符号转化;其次,利用符号化特征找出历史序列数据集中的频繁模式;最后,结合最长公共子序列匹配方法度量频繁模式与当前新增加时间序列数据之间的相似度,从而发现新增加数据中的异常模式。与基于滑动窗口预测的水文时间序列异常检测方法(TSOD)和基于扩展符号聚集近似的水文时间序列异常挖掘方法(ESAA)相比,对于实验选择的三种类型的时间序列数据,TSAD的检测率都超过90%;TSOD对规则性较强的序列检测率较高,能达到99%,但对噪声干扰较大的序列检测率较低,对数据偏向性较强;ESAA对三种类型的数据检测率均不超过70%。实验结果表明,TSAD在时间序列异常检测中能够较好地发现异常片段。 展开更多

关键词 时间序列 符号集合近似 频繁模式 异常检测 检测率

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基于多尺度信息熵的雷达辐射源信号识别 被引量：22

10

作者 黄颖坤 金炜东 +1 位作者 葛鹏 李冰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1084-1091,共8页

随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字... 随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字符集尺度下将雷达信号转换为符号化序列;然后联合各符号序列的信息熵值,组成MSIE特征向量;最后,使用k邻近算法(k-NN)作为分类器实现雷达信号的分类识别。通过仿真6种典型的雷达信号进行验证,结果表明该方法在信噪比(SNR)为5 dB时,不同雷达信号的识别正确率大于90%,并且优于传统的基于复杂度特征(盒维数和稀疏性)的识别方法。 展开更多

关键词 雷达信号识别 符号聚合近似算法 多尺度信息熵 k邻近算法

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血管内超声图像序列关键帧的自动检索 被引量：2

11

作者 王立欣 孙正 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期83-89,共7页

针对临床采集的血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)图像序列数据量巨大,由人工逐帧检查和分析非常繁琐且客观性差的问题,本文提出两种自动检索IVUS图像序列中关键帧的方法。其一是基于血管形态的方法:首先提取图像中的血管壁轮... 针对临床采集的血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)图像序列数据量巨大,由人工逐帧检查和分析非常繁琐且客观性差的问题,本文提出两种自动检索IVUS图像序列中关键帧的方法。其一是基于血管形态的方法:首先提取图像中的血管壁轮廓,并使用符号聚集近似(SAX)算法对轮廓包围区域的面积序列进行量化编码,进而计算出相邻两帧的血管横截面积序列之间的欧氏距离,提取出关键帧;其二是基于图像灰度直方图的方法,即通过计算图像灰度直方图之间的巴氏距离提取关键帧。利用临床采集的图像数据分别验证了两种方法的可行性,定量评价结果表明基于血管形态的方法压缩比高,有效降低了图像序列的冗余度,提取关键帧的准确性更高,代表性也更强,但其效率较灰度直方图的方法低。 展开更多

关键词 血管内超声 图像检索 关键帧 形态学 符号聚集近似(sax) 灰度直方图

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运动识别中基于主题的特征构建方法

12

作者 郭浩东 陈岭 +1 位作者 丁永锋 陈根才 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1149-1154,共6页

针对传统基于特征提取的运动识别方法很大程度上依赖研究者的领域知识和训练样本的规模问题,提出一种基于主题的特征构建方法,使用基于符号化聚合近似(SAX)的主题模型对运动模式进行建模.使用降维的方法对加速度原始信号进行预处理,结... 针对传统基于特征提取的运动识别方法很大程度上依赖研究者的领域知识和训练样本的规模问题,提出一种基于主题的特征构建方法,使用基于符号化聚合近似(SAX)的主题模型对运动模式进行建模.使用降维的方法对加速度原始信号进行预处理,结合时序数据符号化聚合近似化的方法,将SAX化后的时序数据集作为主题分析的文档集.通过主题模型进行模式挖掘,实现文档数据的降维效果,构造隐主题相关的向量,并通过建立空间向量模型(VSM)进行运动识别.实验结果表明:基于符号化聚合近似的主题分析方法可以很好地应用于运动识别,并且与传统基于特征提取的方法和基于模体发现的方法相比,活动识别率明显提升. 展开更多

关键词 运动识别 传感器 符号化聚合近似 模体发现 隐含狄利克雷分配

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基于大数据分析工具的传感器数据分析方法研究（英文）

13

作者 Ki Woo Sung Hong Gi Shim 《汽车文摘》 2019年第2期16-23,共8页

大数据分析是检查具有各种类型的大量数据并快速生成以识别隐藏模式、未知相关性和其他有用信息的过程。在现代汽车集团的研发中心,有许多类型的机器能够以前所未有的规模生成数据。作者开发了一种名为VDMS的车辆信号采集设备。这种类... 大数据分析是检查具有各种类型的大量数据并快速生成以识别隐藏模式、未知相关性和其他有用信息的过程。在现代汽车集团的研发中心,有许多类型的机器能够以前所未有的规模生成数据。作者开发了一种名为VDMS的车辆信号采集设备。这种类型的传感器每天在大数据系统上存储超过1TB的数据。因此,分析不断增加的数据量和高速流传感器数据的能力是必不可少的。本文研究了传感器数据的分析方法,首先,建立了从信号数据相关性分析到分类模型的分析过程,并开发了针对信号优化的分析方法。另外,提出了一种将异常信号数据形成图案并检测特定图案的方法。 展开更多

关键词 传感器数据 符号聚合近似(sax) 动态时间规整(DTW) R&D

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