[发明专利]基于Shapelet Transform提取特征的时序数据转二维图像的新方法在审
| 申请号： | 202210698030.9 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN115294414A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 陈柳洁;许邓华;杨乐;傅继阳 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 孙明科 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及软件通讯类技术领域，公开了基于ShapeletTransform提取特征的数字信号数据构造时序图像的新方法，首先利用Shapelet Transform算法对采集的一维数字信号数据进行Shapelet提取，获取Shapelets后，结合任意的图像转换方法，将一维的Shapelets转换为二维的时序图像；最后将时序图像输入任意机器学习的算法进行分类识别、检测。本发明通过Shapelet算法提取后获得的数字信号数据具备更好的可解释性，利用图像转换方法将其转换成二维图像时，能保留数字信号数据里的时间相关性。在基于具有时间相关性的二维图像进行分析时，可结合任意的机器学习方法，适用范围广。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 shapelet transform 提取 特征 时序 数据 二维 图像 新方法 | ||
【主权项】：
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