一种提取数据特征的方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请属于数据处理技术领域，公开了一种提取数据特征的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括，从拟合函数集合中，确定待处理的时序数据集合匹配的目标拟合函数；根据目标拟合函数，确定时序数据集合对应的趋势特征类别。这样，就可以提取出时序数据定性定量化的趋势特征，从而在后续的训练以及应用中，可以提高对时序数据的处理效率。提高对时序数据的处理效率。提高对时序数据的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种提取数据特征的方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种提取数据特征的方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]时序数据的特征提取对于大数据来说是非常重要的技术，它将决定你在训练数据前得到数据的质量，往往高质量的数据训练时会产生非常好的效果，因此，高效的时序数据提取方法对于数据分析来说意义非凡，而且在训练前降低数据的复杂性，可以让项目的时间和周期进一步缩短，提高生产效率。因此，对时序数据的趋势特征进行提取至关重要。
[0003]现有技术下，通常采用小波分析方法提取时序数据的趋势特征。
[0004]但是，采用这种方式，获得的时序数据的趋势特征数据较多，会降低时序数据的处理效率。
[0005]由此，在对时序数据进行趋势特征提取时，如何根据提取的趋势特征提高时序数据的处理效率，是一个需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]本申请的目的在于提供一种提取数据特征的方法、装置、电子设备及存储介质，用以在对时序数据进行特征提取时，可以根据提取的趋本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提取数据特征的方法，其特征在于，包括：从拟合函数集合中，确定待处理的时序数据集合匹配的目标拟合函数；根据所述目标拟合函数，确定所述时序数据集合对应的趋势特征类别，其中，所述趋势特征类别用于指示所述时序数据集合中的数据变化趋势。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从拟合函数集合中，确定待处理的时序数据集合匹配的目标拟合函数之前，还包括：获取所述待处理的时序数据的数据类型；若所述数据类型表征非平稳数据，则根据数据波动程度，将所述时序数据进行划分，获得至少一个时序数据集合；若所述数据类型表征平稳数据，则按照设定数据长度，将所述时序数据进行划分，获得至少一个时序数据集合。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述从拟合函数集合中，确定待处理的时序数据集合匹配的目标拟合函数之前，还包括：若所述时序数据的数据长度，低于设定数据长度，则对所述时序数据进行数据填充，获得填充后的时序数据集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标拟合函数，确定所述时序数据集合对应的趋势特征类别之前，还包括：对所述拟合函数集合中各拟合函数进行求导，分别获得所述拟合函数集合中每一拟合函数的导数；按照类别划分规则，将各拟合函数的导数进行类别划分，分别获得每一拟合函数对应的趋势特征类别。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标拟合函数，确定所述时序数据集合对应的趋势特征类别之后，还包括：获取针对所述时序数据集合的趋势特征类别设置的类别标识。6.一种提取数据特征的装置，其特征在于，包括：匹配单元，用于从拟合函数集合中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，郭宝祥，陈兴斌，潘浩龙，赵树东，谷凤先，李春，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：