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【摘 要】
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近年来,随着信息技术的飞速发展,各类机器与设备的高效化和智能化程度不断提高,人们的日常生活和工作中有越来越多的时间序列数据被采集下来。为了有效的挖掘和分析出这些数据隐藏的信息和潜在的价值,众多学者提出了许多针对性的方法。但是由于时间序列数据本身具有维度高和数据量大等特点,直接对其进行分析和挖掘的计算复杂度较高,效率较低,所以时间序列数据通常需要进行降维处理。传统降维方法难以有效捕捉时序数据的形态特
【出 处】
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山东科技大学
【发表日期】
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2021年06期
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