Dynamic shapelet selection with soft label for enhanced time series classification

31.10.2025
Neural Networks

Verfasst von: Bo Chen; Min Fang; Xiao Li
Erschienen in: Soft Computing

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Abstract

Shapelet identification is crucial for time series classification as it provides discriminative features. Traditional methods often require exhaustive searches through a large pool of candidate subsequences, while learning-based approaches may lead to arbitrary, non-generalizable shapelets. In this paper, we propose a novel dynamic shapelet selection with soft labels(DSSL) for enhanced time series classification. DSSL dynamically selects the most relevant noise-enhanced shapelets for time series classification using an importance transfer strategy where feature importance is generated by the classification model and temporal importance is computed by an RNN-based model. These are integrated as soft labels to guide sample-specific shapelet selection. Experimental results show that our method outperforms eight comparison methods in accuracy and statistical significance, while effectively selecting key time points as shapelet candidates.

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Metadaten
Literatur

Titel: Dynamic shapelet selection with soft label for enhanced time series classification
Verfasst von: Bo Chen
Min Fang
Xiao Li
Publikationsdatum: 31.10.2025
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: Soft Computing
Print ISSN: 1432-7643
Elektronische ISSN: 1433-7479
DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-025-10909-0

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