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机构

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作者

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  • 2 篇 吕安民
  • 2 篇 林宗坚
  • 1 篇 李宏
  • 1 篇 吕林涛
  • 1 篇 范明
  • 1 篇 陈松乔
  • 1 篇 刘锴
  • 1 篇 李军怀
  • 1 篇 舒雄涛
  • 1 篇 季小俊
  • 1 篇 裘正定
  • 1 篇 王志晓
  • 1 篇 柯美忠
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  • 1 篇 裴丽鹊
  • 1 篇 陈志举
  • 1 篇 马元元
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  • 1 篇 孟波

语言

  • 19 篇 中文
检索条件"主题词=时间序列模式"
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一种基于分段线性的FKD时间序列模式表示
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赤峰学院学报（自然科学版） 2008年 第7期24卷 55-58页
作者： 裴丽鹊 福建对外经济贸易职业技术学院 福建福州350016
时间序列模式有利于提高时间序列数据挖掘的效率和准确率.本文在时间序列分段线性表示法的基础上,提出了一种FKD时间序列模式表示.该模式具有简单直观、拟合误差小等特点.通过实验验证,FKD时间序列模式表示是有效的,有利于时间序列的异... 详细信息
来源： 维普期刊 维普期刊 评论
ARIMA模型在HIS预测中的初步研究
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铁路计算机应用 2004年 第3期13卷 5-7页
作者： 叶明全 合肥工业大学计算机与信息学院 合肥230009
时间序列预测分析在医院信息系统中具有广泛的应用前景,而ARIMA模型是挖掘时间序列模式的一个有效的方法。介绍利用ARIMA模型发现时间序列模式的方法,并应用于医院时序数据预测,为管理层提供决策依据,完善医院信息系统。
来源： 维普期刊 维普期刊 同方期刊数据库 同方期刊数据库 万方期刊 万方期刊 评论
数据挖掘技术及其应用研究
数据挖掘技术及其应用研究
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作者： 康健 北京理工大学
学位级别：硕士
该文以基于数据仓库技术的金融企业客户关系管理系统为基础,从数据挖掘系统结构与软件开发过程,数据挖掘的基本方法与常用技术,时间序列模式挖掘技术,决策树分类挖掘技术及其在金融企业客户关系管理系统中的应用,数据挖掘技术的商业应... 详细信息
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灰色系统模型在时间序列模式中的应用研究
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微机发展 2002年 第5期12卷 41-43页
作者： 吕安民 柯美忠 李成名 林宗坚 武汉大学遥感信息与工程学院 湖北武汉430079 湖北省测绘局信息中心 湖北武汉430079 中国测绘科学研究院 北京100039
研究了利用GM (1,1)模型发现时间序列模式的方法 ,用GM (1,1)模型可以从时间序列中寻找变化规律 ,预测将来的发展趋势。并应用GM (1,1)模型分别对全国未来 10年耕地和粮食进行了预测 ,预测结果和一些知名学者的预测结果非常接近 ,说明GM... 详细信息
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基于小波分析的数据挖掘方法的研究
基于小波分析的数据挖掘方法的研究
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作者： 孟波 南京大学
学位级别：博士
在数据挖掘的技术研究上,针对不同形式的知识规则,采用不同的算法进行数据挖掘是必然的选择.小波分析方法作为信号分析的一种方法,由于其时间和频率的分析特性,在时间序列模式挖掘、数据集有损简约、函数逼近等领域有着广泛的应用前景.... 详细信息
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一种序列模式的概念及挖掘算法
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中南工业大学学报 2001年 第4期32卷 425-427页
作者： 李宏 陈松乔 中南大学信息科学与工程学院 湖南长沙410083
介绍了一种时间序列模式的形式和概念 ,讨论了其相关的挖掘算法 .将时间序列模式既用于具有时间关系的购买行为的分析 ,以揭示购买行为后面一种序列关系信息 ,又用于其他有时间关联的事件分析 .挖掘算法由以下几部分构成 :建立频繁物品... 详细信息
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时间序列模式及其预测模型算法应用
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计算机工程 2004年 第17期30卷 50-52页
作者： 吕林涛 李军怀 吕晖 王鹏 王志晓 西安理工大学计算机学院 西安710048 重庆大学土木工程学院 重庆400044
通过对时间序列模式分析研究,提出了时间序列的趋势性、季节性和随机性分析的应用模型及随机性12类预测数学模型算法,以该算法实现的数据挖掘系统经实际应用后效果很好。
来源： 维普期刊 维普期刊 同方期刊数据库 同方期刊数据库 万方期刊 万方期刊 评论
棉纺企业动态成本预测研究
棉纺企业动态成本预测研究
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作者： 李龙波 贵州大学
学位级别：硕士
棉纺成本分析是目前棉纺经营管理的热点,棉纺行业的原料成本占成本的80%以上,所以成本核算更是成本管理的重中之重。中国棉纺企业多年来处于亏损边缘,整个行业利润偏低,另外,由于中国棉纺织行业企业数量较多,在国际市场占有重要地位,决... 详细信息
来源： 万方学位论文 万方学位论文 同方学位论文 同方学位论文 评论
基于Web的时间序列模式挖掘
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计算机应用研究 2000年 第7期17卷 32-33页
作者： 陈才扣 金远平 东南大学计算机科学与工程系 南京210096
序列模式挖掘是数据挖掘的重要研究课题之一，将其应用于Web环境具有重要意义。论述了Web时间序列模式挖掘问题，并给出了一种Web时间序列模式挖掘的有效算法。
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网约车出行分布时空模式及其时间序列模式识别
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地球信息科学学报 2024年 第10期26卷 2229-2242页
作者： 陈志举 刘锴 王江波 郑州大学土木工程学院 郑州450001 大连理工大学经济管理学院 大连116024
通信与移动计算技术的快速发展产生了各种出行大数据,为理解和挖掘交通时空出行特征、建设智慧城市提供了新的机会。然而,新兴移动数据规模与复杂性的显著增加也为其结构特征分析带来了挑战。本研究以六边形时空分区为基本聚类单元,提... 详细信息
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