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提出一种基于稀疏表示的时间序列最近邻分类模型,旨在通过提取时间序列的关键特征,去除冗余信息,达到减少噪声干扰的目的.该模型首先求解时序数据基于过完备字典的稀疏表示,然后利用非零系数及其对应的原子重构原始序列,最后利用基于距离的分类器进行分类.在18个时间序列公开数据集上的实验结果表明,最近邻分类模型能够提高传统的最近邻分类器的分类准确率.  相似文献   
2.
考虑到粒子群优化算法具有非常出色的全局优化能力,针对X结构布线问题的复杂性提出了X结构下的多层Steiner最小树构建算法.实验结果表明,该算法可以在合理的时间内取得优异的布线解.  相似文献   
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