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时间序列的相似性度量是数据挖掘中的一个重要问题,本文利用云模型在不确定性知识表示以及在定量与定性知识之间转化的桥梁作用,提出了一种基于云模型的时间序列相似性度量方法,该方法综合考虑时间序列的宏观分布信息和微观趋势信息来度量时间序列的相似性.将这种度量方法应用于各种不同的时间序列进行相关实验,并与经典的相似性度量方法比较,结果表明该方法的有效性.