La clasificación de series temporales es un enfoque básico e importante para la minería de datos de series temporales. En la actualidad, cada vez más investigadores prestan atención al método de similitud de formas, incluidos los algoritmos basados en Shapelet, ya que pueden extraer secuencias discriminatorias de las series temporales. Sin embargo, la mayoría de los algoritmos basados en Shapelet descubren los Shapelets mediante la búsqueda de subsecuencias candidatas en los conjuntos de datos de entrenamiento, lo que conlleva dos inconvenientes: una alta carga computacional y una pobre capacidad de generalización. Para superar estos inconvenientes, este trabajo propone un nuevo algoritmo denominado Aprendizaje del Diccionario Shapelet con Clasificador Conjunto basado en SVM (SDL-SEC). SDL-SEC modifica el algoritmo Shapelet desde dos aspectos: El método de descubrimiento de Shapelet y el clasificador. En primer lugar, se propone el Aprendizaje del Diccionario Shapelet (SDL) como un nuevo método de descubrimiento de Shapelets para generar Shapelets en lugar de buscarlos. De este modo, el SDL posee las ventajas de un menor coste computacional y una mayor capacidad de generalización. A continuación, se desarrolla un clasificador conjunto basado en SVM (SEC) como un nuevo clasificador conjunto y se adapta al algoritmo SDL. A diferencia del SVM clásico, que requiere un ajuste preciso de los parámetros y una selección adecuada de las características, el SEC puede evitar el sobreajuste causado por un gran número de características y parámetros. En comparación con las líneas de base en 45 conjuntos de datos, el algoritmo SDL-SEC propuesto logra una precisión de clasificación competitiva con un menor coste computacional.
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