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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明属于大数据技术领域，具体涉及一种时序数据表征方法、可解释性分析方法、系统和存储介质。本发明表征方法包括如下步骤：对时序数据进行z‑score标准化处理，得到标准化的时序数据；将标准化的时序数据按照时间窗口切分为等长子序列，得到子序列集合，并通过ESAX‑5D方法将每一段子序列表示为由5维字符组成的字符串，得到字符串集合。可进一步通过n‑gram词向量模型计算特征向量，从而进行可解释性分析。同时提取的特征向量可用于时序数据聚类、分类及预测等下游任务。本发明相比于现有时序数据表征方法计算复杂度更低、处理效率更高的优势，同时对于时序数据的处理思路更加直接，可解释性更好。

主权项：1.一种时序数据表征方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对时序数据进行z-score标准化处理，得到标准化的时序数据；步骤2，将标准化的时序数据按照时间窗口切分为等长子序列，得到子序列集合，并通过ESAX-5D方法将每一段子序列表示为由5维字符组成的字符串，得到字符串集合；所述ESAX-5D方法包括如下步骤：步骤2.1，遍历子序列集合，对每一段子序列进行如下操作：计算均值、标准差、z-score标准化的最小值所在位置、z-score标准化的最大值所在位置、z-score标准化的经过中位数的频数，将所述均值、标准差、z-score标准化的最小值所在位置、z-score标准化的最大值所在位置、z-score标准化的经过中位数的频数构成数值集合，将所述数值集合纳入集合；步骤2.2，定义参数a，a的取值为[amin,amax]范围内的正整数，遍历a的取值，对每一个a的取值执行如下步骤2.2.1至2.2.2，得到集合；步骤2.2.1，获取高斯分布曲线下面积a等分的等积点集合，以及对应的小写字母表；步骤2.2.2，对于每一个i和j的取值组合，计算并纳入集合，其中，为等积点集合中的元素，为集合中的元素，i的取值为[1,N1]范围内的正整数，N1为等积点集合中元素的数量，j的取值为[1,N2]范围内的正整数，N2为集合中元素的数量；步骤2.3，取集合中最小元素，将所述最小元素对应的参数a计为A，获取对应的等积点集合和小写字母表；步骤2.4，将集合中的每个元素按照所在等积点集合中的区间映射为小写字母表中对应的小写字母，形成字符串集合。

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权利要求：

百度查询： 四川大学 时序数据表征方法、可解释性分析方法、系统和存储介质