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摘要
时间弯曲距离受最优路径和距离计算方式限制，累加距离不能有效区分时间序列的类型。标识极值能够获得时间序列的区间性特征，相应的特征标识能够对距离相同但趋势不同的时间序列进行有效分类。提出分析同类时间序列的时间弯曲距离结果获得典型时间序列，根据极值点进行分段，在标准差的基础上形成特征标识。对达到距离要求的目标时间序列和典型时间序列进行标识匹配，最终明确其类型。所提算法解决了时间序列分类过程中时间弯曲距离度量局限性的问题。最后，证明了算法的理论可行性，并给出了其整体流程。实验结果表明，基于极值分段特征标识的时间序列分类方法具有良好的分类性能。
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