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申请/专利权人：浙大城市学院
摘要：本发明涉及基于随机傅立叶特征变换的时序数据分布距离衡量方法，包括：获取真实世界时序数据；将真实数据集输入到待训练的时序生成模型中进行训练，得到合成数据集；将真实数据集和合成数据集中的时序数据通过随机傅立叶特征变换得到每条时序数据对应的特征向量；基于真实数据集和合成数据集中的特征向量，计算对应的核矩阵，并得到关于真实数据集和合成数据集之间的分布距离。本发明的有益效果是：本发明通过使用RFF替代KID中的特征提取网络和核函数计算过程，能够简化特征向量的计算过程从而降低时间复杂度，并在频率采样数K较大时，计算结果较为稳定。
主权项：1.基于随机傅立叶特征变换的时序数据分布距离衡量方法，其特征在于，包括：步骤1、获取真实世界时序数据，将其按时间顺序划分为固定时间长度的时序数据，以得到真实数据集；所述真实数据集中的每条时序数据包含一段时间内的数据点记录；步骤2、将所述真实数据集输入到待训练的时序生成模型中进行训练，从而根据输入数据集分布，合成相似的时序数据，得到合成数据集；步骤3、将真实数据集和合成数据集中的时序数据通过随机傅立叶特征变换得到每条时序数据对应的特征向量；步骤4、将所述特征向量视作核函数的近似结果，并基于真实数据集和合成数据集中的特征向量，计算对应的核矩阵；步骤5、基于得到的核矩阵，根据核特征空间距离的计算公式得到关于真实数据集和合成数据集之间的分布距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙大城市学院 基于随机傅立叶特征变换的时序数据分布距离衡量方法
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