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An autoencoder-based deep learning approach for clustering time series data

机译：基于AutoEncoder的聚类时间序列数据的深度学习方法

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作者
Neda Tavakoli; Sima Siami-Namini; Mahdi Adl Khanghah; Fahimeh Mirza Soltani; Akbar Siami Namin;
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年度 2020
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1. An autoencoder‑based deep learning approach for clustering time series data [J] . Neda Tavakoli, Sima Siami‑Namini, Mahdi Adl Khanghah, SN Applied Sciences . 2020,第5期

机译：基于AutoEncoder的聚类时间序列数据的深度学习方法
2. Deep Anomaly Detection for Time-Series Data in Industrial IoT: A Communication-Efficient On-Device Federated Learning Approach [J] . Liu Yi, Garg Sahil, Nie Jiangtian, Internet of Things Journal, IEEE . 2021,第8期

机译：Weep Anomaly检测工业IOT中的时间序列数据：一种通信有效的设备联合学习方法
3. A Novel Deep Learning Approach for Anomaly Detection of Time Series Data [J] . Zhiwei Ji, Jiaheng Gong, Jiarui Feng Scientific programming . 2021,第a期

机译：一种新的Anomaly检测时间序列数据的深入学习方法
4. A deep learning approach for anomaly detection with industrial time series data: a refrigerators manufacturing case study [C] . Mattia Carletti, Chiara Masiero, Alessandro Beghi, International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing . 2020

机译：具有工业时间序列数据的异常检测的深度学习方法：冰箱制造案例研究
5. Machine Learning Model Time-Series Clustering for Energy Optimized Virtual Machine Placement Using Time-Series Performance Data [D] . Kellogg, Tad. 2021

机译：机器学习模型时间序列聚类用于使用时间序列性能数据进行能量优化虚拟机的展示
6. Deep LSTM-Based Transfer Learning Approach for Coherent Forecasts in Hierarchical Time Series [O] . Alaa Sagheer, Hala Hamdoun, Hassan Youness 2021

机译：基于LSTM的分层时间序列连贯预测的转移学习方法
7. Deep Learning and Autoregressive Approach for Prediction of Time Series Data [O] . Akhter Mohiuddin Rather 2021

机译：预测时间序列数据预测的深度学习和自动评等方法

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