时间序列分析及其应用。
2022-02-22 13:56
分类问题是数据挖掘中的基本问题之一，时间序列的特征表示及相似性度量是时间序列数据挖掘中分类、聚类及模式发现等任务的基础。SAX方法是一种典型的
2017-11-30 14:49
支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,该方法已用于解决模式分类问题. 本文将支持向量机( SVM)用于混沌时间序列分析,实验数据采用典型地Mackey - Glass混沌时间
2011-10-10 15:14
时间序列子序列匹配作为时间序列检索、聚类、分类、异常监测等挖掘任务的基础被广泛研究。但传统的
2017-12-12 15:52
时间序列是一种常见的与时间有关的数据，流式时间序列相对静态时间
2017-11-20 10:30
时间序列数据主要依据采集时间进行排序，时间序列上相邻的数据具有一定的关联性，当用户读取
2021-05-10 16:20
将某一个统计指标的各个数值按时间先后顺序排列便构成了时间序列。从金融领域到科学工程，从天文气象到社会学，时间序列无处不在
2018-04-24 10:29
针对传统的时间序列分析方法预测科学数据效果较差的特点，提出了一种结合自组织神经网络和灰色理论的时间序列预测方法。该方法利用度量时
2008-12-31 23:56
时间序列包含的数据量大、维数高、数据更新快，很难直接在原始时间序列上进行数据挖掘。该文提出一种基于序列重要点(SIP)的
2009-04-09 09:05
基于shapelets的时间序列分类技术综述
2021-06-08 11:16
