【摘 要】
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随着物联网、大数据和人工智能等技术研究和应用的蓬勃发展,各类时间序列数据不断涌现.时间序列数据特征是表象,内在蕴含着丰富的领域知识,如何高效分析时间序列特征模式,提
【机 构】
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南京农业大学 信息科技学院,南京210095;国家信息农业工程技术中心,南京210095;江苏省物联网技术与应用协同创新中心,南京210023
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随着物联网、大数据和人工智能等技术研究和应用的蓬勃发展,各类时间序列数据不断涌现.时间序列数据特征是表象,内在蕴含着丰富的领域知识,如何高效分析时间序列特征模式,提取可辨识的时间序列特征,挖掘数据蕴含的规律,正成为业界研究的热点.本文首先介绍时间序列概念,综述了时间序列分类、聚类和预测三方面研究的最新进展;然后从时间序列特征提取方法的形状特征、时间依赖特性、序列变换特征3方面,详细分析和比较机器学习方法在时间序列问题上的研究情况,最后基于当前时间序列特征提取方法的发展趋势,对时间序列特征提取方法的未来发展做出展望.
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