技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于Shapelet的社团演化预测方法，所述的方法包括以下步骤：步骤一、将Shapelet与径向基函数网络相结合；步骤二、将找到的代表时间序列数据类别特征的Shapelet作为RBF网络的隐层节点；步骤三、利用梯度下降学习得到隐层和输出层的连接权值。本发明具有较高的精度和较好的泛化能力，且使用本文所提两种优化策略，算法效率提高了1～2个数量级，对距离函数按时间加权，算法的分类准确率平均提高了2％左右。
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