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如何提取和选择时间序列的特征是时间序列分类领域两个重要的问题。该文提出MNOE(Mining Non-Overlap Episode)算法计算时间序列中的非重叠频繁模式，并将其作为时间序列特征。基于这些非重叠频繁模式，该文提出EGMAMC(Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型描述时间序列。根据似然比检验原理，从理论上推导出频繁模式在时间序列中出现的次数和EGMAMC 模型是否能显著描述时间序列之
间的关系；根据信息增益定义，选择能显著描述时间序列的频繁模式作为时间序列特征输入分类模型。在UCI(University of California Irvine)公共数据集和实际智能楼宇数据集上的实验表明，选择频繁模式作为特征进行分类的准确率、召回率和F-Measure 均优于不选择频繁模式作为特征的分类结果。高效的计算和有效的选择非重叠频繁模式作为时间序列特征有助于提高时间序列分类模型的各项评价指标。
间的关系；根据信息增益定义，选择能显著描述时间序列的频繁模式作为时间序列特征输入分类模型。在UCI(University of California Irvine)公共数据集和实际智能楼宇数据集上的实验表明，选择频繁模式作为特征进行分类的准确率、召回率和F-Measure 均优于不选择频繁模式作为特征的分类结果。高效的计算和有效的选择非重叠频繁模式作为时间序列特征有助于提高时间序列分类模型的各项评价指标。
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