【摘 要】
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各个领域都会产生大量的时序数据，产生时序数据的系统包括经济学，医学，无线传感器网络，气象学，冶金学等等。虽然有很多研究工作用于分析不同领域的时序数据，但是很少有工作从系统内
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各个领域都会产生大量的时序数据，产生时序数据的系统包括经济学，医学，无线传感器网络，气象学，冶金学等等。虽然有很多研究工作用于分析不同领域的时序数据，但是很少有工作从系统内部动态的角度来分析时序系统。因此，分析多维相关时序数据系统的内部产生机制仍然是一个具有挑战性的课题。本文将时序系统的内部动态特征看成是时序数据中的语义并且提出了一种基于线性链条件随机场(linear chain Conditional Random Fields)和高斯混合模型(GaussianMixture Model，GMM)的混合模型(a hybrid of linear chain CRFs and GMM，HCGM)用于建模系统内部动态。通过将隐藏状态和观察元组之间的全局依赖性集成到系统之中，HCGM能够突破马尔科夫模型的限制并且解决标记偏置问题。除此之外本文还提出了针对HCGM模型的快速分解算法从而实现对时序数据快速而有效的传播。本文在三个真实数据集测试了方法的有效性，实验结果显示了HCGM模型的优势。
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