不确定时间序列相关论文
时间序列是按照时间先后顺序排列的数据序列,其在语音识别、天文、医学、机器学习、模式识别等诸多领域有着广泛的实际应用。在时......
时间序列作为一种特殊的数据形式,广泛存在于经济、生物、医学、天文等领域,是数据挖掘中重要的研究对象。随着不确定时间序列的出......
为提高对船舶交通事故率的预测精度,建立基于时间窗口选择和支持向量回归的船舶交通事故率预测模型,该预测模型考虑船舶交通事故的......
处理不确定数据存储问题的常用方法是使用概率数据库的方法,但是已有的概率数据库生成方法是针对已知概率分布的数据集。不确定时......
为了更好地适应大规模不确定时间序列数据的相似性耗时多、计算效率低的问题,基于传统的动态时间规整（DTW）相似性计算算法,在FastDTW......
与确定时间序列相比，不确定时间序列在每个时间点上的取值不是一个确定的值，而是一个可能值的集合，这种不确定给时间数据的降维处理带......
时间序列作为一种常见的数据表现形式,广泛存在于现实世界的很多应用领域。由于不确定性数据的普遍存在,当前基于对确定性时间序列......
ICU病人生死预测一直都是医学界的研究热点和难点。数据挖掘的机器学习方法近年来在该领域取得了一定的进展，但依然有很大的发展空......
不确定时间序列的每个时间点上对应一个可能取值的集合，无法给出其确定值，这种不确定性给时间序列降维处理和相似性匹配带来巨大挑战......
时间序列作为大数据的一种特殊形式,广泛存在于经济、医疗、语音识别等领域,是人们日常生活中随处可见的一种数据存在形式。随着数......
为提高不确定时间序列的查询效率，在对不确定时间序列数据集进行建模的基础上，提出由不确定时问序列向确定时间序列的3种规约方法，分......
时间序列的分类问题在生物、经济金融分析、语音处理等方面有着广泛的应用.在传统的确定性的时间序列上这项技术已得到了深入的研......
针对不确定时间序列(uncertain time series,UTS)的模体发现(motif discovery,MD)问题,提出了基于粒子群(particle swarm optimiza......
时间序列,就是按照时间先后顺序排列的记录序列。相似性匹配是时间序列的聚类、异常检测、模式发现等任务的基础操作之一。目前对......
精确度是数据科学领域研究的重要方面,对后续数据处理等过程都有至关重要的影响.利用多个传感器返回的多个时间序列可提升时间序列......
时间序列是大数据的一种重要数据类型,也是数据挖掘领域的一个重要研究方向。现有的关于时间序列的研究成果主要集中在确定的时间......
