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单变量序列数据分类方法综述
被引量：
2
1
作者
张晔
侯毅
+1 位作者
欧阳克威
周石琳
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期313-335,共23页
单变量序列数据分类涉及现实世界的诸多应用领域,具有重要的研究意义与应用价值。目前,单变量序列数据分类领域的发展处于深度学习逐渐取代传统方法的关键时期,但相关的归纳综述仍然很少。为了促进未来研究,本文对单变量序列数据分类方...
单变量序列数据分类涉及现实世界的诸多应用领域,具有重要的研究意义与应用价值。目前,单变量序列数据分类领域的发展处于深度学习逐渐取代传统方法的关键时期,但相关的归纳综述仍然很少。为了促进未来研究,本文对单变量序列数据分类方法进行了全面的总结,根据提取分类信息的不同,将现有分类方法分为基于形状信息、基于频率信息、基于上下文信息以及基于信息融合4种类别。此外,本文依托公开数据集对典型分类方法进行了对比与分析,并对未来研究方向进行了展望。
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关键词
单变量序列数据分类
形状信息
频率信息
上下文信息
信息融合
深度学习
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职称材料
题名
单变量序列数据分类方法综述
被引量：
2
1
作者
张晔
侯毅
欧阳克威
周石琳
机构
国防科技大学电子科学学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期313-335,共23页
基金
国家自然科学基金(61903373)资助课题。
文摘
单变量序列数据分类涉及现实世界的诸多应用领域,具有重要的研究意义与应用价值。目前,单变量序列数据分类领域的发展处于深度学习逐渐取代传统方法的关键时期,但相关的归纳综述仍然很少。为了促进未来研究,本文对单变量序列数据分类方法进行了全面的总结,根据提取分类信息的不同,将现有分类方法分为基于形状信息、基于频率信息、基于上下文信息以及基于信息融合4种类别。此外,本文依托公开数据集对典型分类方法进行了对比与分析,并对未来研究方向进行了展望。
关键词
单变量序列数据分类
形状信息
频率信息
上下文信息
信息融合
深度学习
Keywords
univariate sequence data classification
shape information
frequency information
context information
information fusion
deep learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单变量序列数据分类方法综述
张晔
侯毅
欧阳克威
周石琳
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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