【摘 要】
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信息化时代的到来,正改变着人们的生活和学习方式.从时间序列数据库中提取频繁模式是一项重要的数据挖掘任务,这些模式也称为模体.发现时间序列中的模体是数据挖掘领域的新课
【机 构】
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南通大学杏林学院,河海大学计算机与信息学院
【基金项目】
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南通市级科技计划项目(项目编号:JCZ18021),南通大学杏林学院教育教学研究项目(项目编号:2019J30)
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信息化时代的到来,正改变着人们的生活和学习方式.从时间序列数据库中提取频繁模式是一项重要的数据挖掘任务,这些模式也称为模体.发现时间序列中的模体是数据挖掘领域的新课题,在各个领域都拥有良好的应用前景,为许多预测开辟了新途径.虽然模体数据挖掘技术应用广泛,但在水文领域的应用研究还有待深入.本文以发现基于相似度的时间序列定长模体为基础目标,研究基于Matrix Profile的可扩展时间序列的算法,即STAMP算法,发现利用卷积来计算点积很明显优于直接计算,并对STAMP算法和BF算法进行了比较.
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