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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多特征融合的时间序列信号相似性度量与分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119337139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411242969.X，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于多特征融合的时间序列信号相似性度量与分类方法是由孙同晶;吕强;王混元设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合的时间序列信号相似性度量与分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多特征融合的时间序列信号相似性度量与分类方法。所述分类方法首先以输入的时间序列信号为基准，通过层级过滤筛选掉差异性极大的信号，并选择衡量时间序列信号相似度的衡量指标。所述基于多特征融合的时间序列信号相似性度量方法用于统计数据集在各个相似度衡量指标上的重要性，同时改进层次分析法中的标度方法，构建更准确的判断矩阵，来得到数据集关于各个相似度衡量指标的权重系数。最后，在实测数据集上利用该方法进行相似性度量，实现分类测试，并进行了不同相似性度量方法的对比测试，测试结果表明，所提出的方法能够准确反映不同数据集内时间序列信号之间的相似性，在分类准确率和计算速度上均表现出色。

本发明授权基于多特征融合的时间序列信号相似性度量与分类方法在权利要求书中公布了：1.基于多特征融合的时间序列信号相似性度量方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、选择N个相似性特征指标，来衡量不同时间序列信号间的相似性； 步骤2、设定相似区间阈值，为数据集中的每个信号Sk构建一个相似区间Ak；计算数据集内每个信号在不同相似性特征指标下的相似性，按照相似性从大到小进行排序，取前φ％个信号，构造信号Sk在第D个相似性特征指标下的高相似度区间HSIDSk；比较相似区间与高相似度区间内的元素，确定信号Sk对第D个相似性特征指标的贡献值，D＝1,2,…,N： 其中，Sl表示相似区间Ak内的第l个信号； 对每个信号的贡献值进行归一化处理，得到第D个相似性特征指标在该数据集所占的百分比 步骤3、基于层次分析法，将一个数据集中相似性特征指标的百分比最大、最小值的差值RS划分成多个重要性大小的分布区间，形成基于区间约束的标度方法，根据每个相似性特征指标之间的重要性，构造判断矩阵M，从而分配各相似性特征指标在该数据集下的权重分配结果； 步骤4、在度量时间序列信号X、Y之间的相似性时，首先计算X、Y在步骤1中多个相似性特征指标下的相似性SimDX,Y，然后按照步骤2、3的方法，计算时间序列信号Y所在的数据集对于不同相似性特征指标的权重值wD，最后根据权重值对多个相似性特征指标的结果进行加权求和，作为时间序列信号X、Y的相似性度量结果SimtotalX,Y：

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