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近些年，時間序列分類問題研究受到了越來越多的關注。基于 shapelets的時間序列分類技術是一種有效的方法。然而，其在提取最優 shapelet的過程中要建立包含大量冗余元素的候選 shapelets集合，一般所獲得的shapelets只在平均意義上具有某種鑒別性;與此同時，普通模型往往忽略了待分類實例所具有的局部特征。為此，我們提出了一種依據待分類實例顯著局部特征的懶惰式分類模型。這種模型為每個待分類實例構建各自的數據驅動的懶惰式 shapelets分類模型，從而逐步縮小了與其分類相關的時間序列搜索空間，使得所獲得的 shapelets能夠直接反映待分類實例的顯著局部特征。實驗結果表明該文提岀的模型具有較高的準確率和更強的可解釋性。
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