KDDSep, 2023

ShapeDBA: 利用 ShapeDTW 生成有效的时间序列原型

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TL;DR我们研究了一种新的方法来生成时间序列数据的逼真和有用的样本和原型，该方法利用了一种新形式的时间序列平均值，即 ShapeDTW Barycentric Average，并通过时间序列聚类评估了其效果。
发现论文，激发创造
  • shapeDTW: 形状动态时间规整

    为解决全局 DTW 算法匹配不合理的问题，本文提出一种名为 shapeDTW 的改进算法，它根据点对点的局部结构信息来提高匹配的精度。当 shapeDTW 作为距离度量用于最近邻分类器时，它在 84 个 UCR 时间序列数据集的 64 个上显著优于 DTW，并且通过使用适当设计的局部结构描述符，在 18 个数据集上将准确率提高了 10% 以上。

    Jun, 2016

  • 矩阵剖面 XXII: 在动态时间规整下精确发现时间序列模式

    本文介绍了一种可扩展的准确方法，用于使用动态时间扭曲 (DTW) 发现时间序列 Motifs，该方法可以在时间和较低下限的紧密度之间自动执行最佳权衡，并且在现实设置下，该算法可以删除多达 99.99％的 DTW 计算。

    Sep, 2020

  • DTW+S：基于形状的有序局部趋势的时间序列比较

    测量时间序列数据之间的距离或相似性是许多应用的基本方面，包括分类和聚类。我们的目标是开发一种可以查找相似时间点附近发生的相似趋势，并且对应用领域的研究人员易于解释的度量。我们提出了一种新颖的度量方法 DTW+S，它创建了一个可解释的时间序列 “接近保持” 矩阵表示，每一列代表局部趋势，然后应用动态时间规整来计算这些矩阵之间的距离。我们提供了支持该表示选择的理论分析。我们证明了 DTW+S 在集成构建和流行病曲线聚类中的实用性。此外，我们还证明了相对于动态时间规整在某类数据集上的分类效果更好，特别是当局部趋势而非尺度起决定性作用时。

    Sep, 2023

  • 可训练时间扭曲：在连续时间域中对齐时间序列

    本论文介绍一种新的可训练时间扭曲算法（TTW），该算法的时间复杂度线性增长，其使用 sinc 卷积核和梯度优化技术在连续时间域内执行对多个时间序列的对齐， 并在对 85 个 UCR 数据集的时间序列平均和分类任务中表现比广义时间扭曲（GTW）更优秀。

    Mar, 2019

  • 动态时间规整在时间序列回归中的影响案例研究

    本文研究了使用 Dynamic Time Warping 方法对光谱时间序列数据进行相似性比对，并发现结合 k-Nearest Neighbour 算法可以提高准确性，但当数据跨越多个波长时，如果使用了平均值和方差等数据聚合统计方法，DTW 的效果将不明显，因此在机器学习中，有时候大数据胜过复杂模型。

    Oct, 2020

  • 利用双通道动态时间规整下限实现更快的检索

    本文提出了一种基于 LB Improved 相关思想的 Dynamic Time Warping 算法，相比于传统的 LB Keogh 方法，本方法能够更快速、准确地在时间序列中查找最近邻。

    Nov, 2008

  • 深度关注时间扭曲

    本文提出了一种神经网络模型来进行任务自适应时间对齐，使用注意力模型开发了一个明确的具有更大畸变不变性的时间对齐机制，并通过度量学习进行训练，与传统的基于 DTW 的可学习模型不同，它能够学习目标任务的最佳数据相关对齐，实验证明了我们模型在在线签名验证方面的超过 DTW 并且创造了最先进的性能。

    Sep, 2023

  • 时间序列分析的同胚变换：非线性扭曲的高效方法

    这篇论文提出了一种新颖的弹性对齐方法，采用参数化和可微分的扭曲变换来克服动态时间规整（DTW）度量的不足，该方法适用于深度学习架构，鲁棒性强，具有计算效率高、表达和灵活性强等优点。

    Sep, 2023

  • 评估时间序列数据的动态时间规整度量

    综合评估了不同动态时间规整测度在时间序列数据处理任务中的性能，并提出了基于变异类型选择适当动态时间规整测度的指南。

    Feb, 2024

  • Soft-DTW: 一种可微分的时间序列损失函数

    在这篇论文中，我们提出了一种基于动态时间规整（DTW）距离度量的可微学习损失函数，并利用软 DTW 来计算 DTW，该方法可用于平均时间序列和聚类时间序列，且在此任务中比现有基线表现更好。接着，我们通过最小化机器输出时间序列与基准标签的软 DTW 距离来调节其参数。

    Mar, 2017