متوسط مركز ثقل المسلسلات الزمنية (DTW Barycenter Averaging)
يُعد متوسط مركز ثقل المسلسلات الزمنية (DTW Barycenter Averaging - DBA) طريقة لحساب المتوسط أو التسلسل التمثيلي لمجموعة من المسلسلات الزمنية مع مراعاة التشويه الزمني والمسافة المرنة. على عكس المتوسط الإقليدي الذي يتطلب محاذاة نقطة بنقطة، يقلل DBA من مجموع مسافات الالتواء الزمني الديناميكي (Dynamic Time Warping - DTW)، مما ينتج متوسطًا ذا مغزى للمسلسلات ذات المحاذاة الزمنية المرنة. تم تقديمه بواسطة Petitjean وزملاؤه في عام 2011، ويُستخدم على نطاق واسع في تجميع المسلسلات الزمنية وتلخيصها.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Salvador, S., & Chan, P. (2004). FastDTW: Toward accurate dynamic time warping in linear time and space. Intelligent Data Analysis, 11(5), 561–580. link ↗
- Petitjean, F., Ketterlin, A., & Gançarski, P. (2011). A global averaging method for dynamic time warping, with applications to clustering. Pattern Recognition, 44(3), 678–693. DOI: 10.1016/j.patcog.2010.09.013 ↗
- Cuturi, M., & Blondel, M. (2016). Soft-DTW: A differentiable loss function for time-series. arXiv preprint arXiv:1703.01541. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping Barycenter Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/time-series/dtw-barycenter-averaging
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- تحويل المويجات المتقطعالسلاسل الزمنية↔ قارن
- الالتواء الزمني الديناميكياتخاذ القرار↔ قارن
- التجميع الهرميتعلم الآلة↔ قارن
- تجميع K-meansتعلم الآلة↔ قارن