【摘 要】
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该课题研究包括非线性时序数据性质的相空间辨识算法、基于小波多尺度分辨分析的时序相似发现、周期发现、趋势发现和突变点发现的原理和算法.另外,该文对利用小波神经网络对
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该课题研究包括非线性时序数据性质的相空间辨识算法、基于小波多尺度分辨分析的时序相似发现、周期发现、趋势发现和突变点发现的原理和算法.另外,该文对利用小波神经网络对时序进行预测的各种模型、结合方法、性能分析做了较详细探讨.该文讨论的算法对实现时序数据挖掘有较好的效果,可有效地对时序模式进行发现并可直观地、多层次地展现结果.实验结果表明,该文讨论的一系列算法,可对航空业务时数据实现有效、直观、多层次的模式提取.
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