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针对数据挖掘领域中时间序列的相似性度量问题,提出一种斜率复合偏离距离方法。以大量噪声的高维多元时问序列数据为目标。提出了一种基于斜率偏离度的时间序列相似性度量方法。该方法主要是在分段线性的基础上,基于角度和斜率进行偏离度计算,解决普通斜率距离度量的局限性,物理意义更为明确,实际度量更为准确。证明了斜率复合偏离的完备性和连续性,最后用仿真算例对算法的有效性进行了验证。