基于迁移学习的交互时序数据可视化生成方法

为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并应用到多个目标域,对多个不同目标域的时序数据的模式进行批量推荐.通过真实的天气数据和轴承信号数据的2个案例分析和专家访谈,验证了利用该方法能够提高时序数据探索的效率,减少数据分布不一致问题带来的影响,体现该方法的有效性和实用性.