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在序列数据分类时,动态时间弯曲(Dynamic Time Warping,DTW)算法常常用于序列数据间的相似性度量,其路径约束影响序列数据样本间的相似性程度,不同的路径约束用于指导序列数据分类也体现出不同的分类性能。通过评价边缘数据的类内类间的DTW距离关系,寻找最优的全局路径约束,将学习到的约束用于序列数据分类,通过在UCR数据集的实验,证明该方法的有效性。