五、DTW + KNN 分类实验 一、时序数据分类 机器学习中的分类问题就是通过一系列的特征变量,去训练模型,得到类别输出。 那么时序数据的分类有什么不同之处呢? (1)首先一点是,通常机器学习中的每个特征之间都是“独立”的,不会有相互依赖的关系,特别是位置上的顺序结构,只要和训练数据的特征顺序一致,无论你怎么变...
金融界2024年12月2日消息，国家知识产权局信息显示，中国长江电力股份有限公司申请一项名为“一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断方法”的专利，公开号CN 119046784 A，申请日期为2024年7月。专利摘要显示，本发明提供了一种基于DTW‑KNN‑LSTM算法的电压互感器故障诊断方法，通过故障样本记录表获取用户期...
K最邻近(KNN):作为一种简单却实用的分类算法,KNN通过考虑特征空间中与当前样本最接近的K个邻居,快速判断其所属类别。在故障诊断中,KNN能够利用历史故障数据有效推测当前状态,提供故障识别的初步判断。 长短期记忆网络(LSTM):LSTM是深度学习中的一种循环神经网络,特别擅长处理和预测时间序列数据。通过记忆长短期依赖关系...
kNN和动态时间扭曲的WEKA截止值 、、 我使用动态时间规整(DTW)作为K近邻(kNN)机器学习算法的距离度量。在中,如果当前计算的距离大于之前的距离,则kNN算法会将截断值作为早期放弃。我的问题是,如果不做所有的计算,我不确定如何使用DTW实现这种早期放弃。我怎么能确定最终的距离会大于截止值呢?
本发明涉及电力设备故障诊断,尤其涉及一种基于dtw-knn-lstm算法的电压互感器故障诊断方法。 背景技术: 1、电压互感器(以下简称pt)作为变换电压的设备,主要是用来给发电机组中所配备的测量仪表以及继电保护装置供电,可用于对线路电压、功率及电能参数的测量,也可在线路发生故障的状态下对线路中的重要设备进行保护。
它是一种将距离度量与分类器混合以确定类成员的非参数方法。分类器通常是k 最近邻 (KNN)算法,用于了解要标记的时间序列是否与训练数据集中的某些时间序列相似。根据邻域,最近的类或最近类的聚合与所分析的时间序列相关联。动态时间扭曲(DTW)是基于距离的方法的一个示例。
Hsu H-H, Yang AC, Lu M-D (2011) KNN-DTW Based missing value imputation for microarray time series data. J Comput 6:418- 425M.D.Lu, “KNN-DTW Based Missing Value Imputation for Microarray Time Series Data - Hsu - 2011 () Citation Context ...Y PUBLISHER2146 JOURNAL OF COMPUTERS, ...
本发明涉及一种机械通气人机不同步快速识别方法,首先使用基于dba和dtw实现数据集压缩,再基于knn的分类思想对机械通气中病人的无效吸气努力进行识别,进而可以评估呼吸机参数设置的合理性,为调整呼吸机参数设置相关领域提供辅助教学。 背景技术: 在重症监护室(intensivecareunit,icu)中,机械通气(mechanicalventilation,mv)是急...
1.欺诈用户的连续行为数据的聚类,机刷的用户在行为上往往是非常相似甚至完全相同的,而每个用户每下一笔订单的某些行为数据,就是一个天然的子序列,我们搭配knn或图+dtw构建相似度矩阵的方式可以很好的对大量本质同人的用户进行聚类; 2.股票联动的场景,例如某些同性质的公司的股票在日内的分钟级别的成交价格走势可能是...
[0017] 步骤五:采用基于DTW距离的KNN分类方法,根据设定的K近邻数目对待检测的时 间序列X'进行预分类,确定待检测的时间序列X'的准所属类别1',其中K = 1,2,…,η ;准 所属类别1'为1,2,…,c中确定的某个数;[0018] 步骤六:确定待检测的时间序列X'与准所属类别1'之间的最小DTW距离dmin;[0019] 步骤...