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時(shí)間序列流持續(xù)事件實(shí)時(shí)判識(shí)技術(shù)
時(shí)間序列流持續(xù)事件的判斷識(shí)別是時(shí)間序列各應(yīng)用領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)。由于時(shí)序流數(shù)據(jù)具有海量性、漂移性、時(shí)序性等特點(diǎn),事件發(fā)生前無(wú)特定規(guī)律,故現(xiàn)有時(shí)序流事件監(jiān)測(cè)的系統(tǒng)及方法多為后置觸發(fā),需獲取全部持續(xù)事件信息后才能進(jìn)行計(jì)算,無(wú)法滿足判識(shí)時(shí)效性和準(zhǔn)確性的要求。隨著計(jì)算機(jī)及人工智能技術(shù)的發(fā)展,如何利用信息化手段配合先進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí),實(shí)現(xiàn)時(shí)序流持續(xù)事件的實(shí)時(shí)判識(shí),成為時(shí)間序列領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)及難點(diǎn)。因此,針對(duì)這些問題,本書提出一種集時(shí)間序列流持續(xù)事件獲取、自適應(yīng)聚類、特征分類、模型構(gòu)建以及相似匹配的全過程時(shí)序流事件實(shí)時(shí)判識(shí)技術(shù)。
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