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【2h】

Fast Constrained Dynamic Time Warping for Similarity Measure of Time Series Data

机译：时间序列数据相似度量的快速约束动态时间翘曲

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作者
Wonyoung Choi; Jaechan Cho; Seongjoo Lee; Yunho Jung;
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作者单位

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年度 2020
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1. A fast and accurate similarity measure for long time series classification based on local extrema and dynamic time warping [J] . Lahreche Abdelmadjid, Boucheham Bachir Expert systems with applications . 2021,第Apra期

机译：基于局部极值和动态时间翘曲的长时间序列分类快速准确的相似性度量
2. Similarity measure based on piecewise linear approximation and derivative dynamic time warping for time series mining [J] . Hailin Li, Chonghui Guo, Wangren Qiu Expert Systems with Application . 2011,第12期

机译：基于分段线性逼近和导数动态时间规整的时间序列挖掘相似度度量
3. Similarity search for numerous patterns over multiple time series streams under dynamic time warping which supports data normalization [J] . Bui Cong Giao, Duong Tuan Anh Vietnam Journal of Computer Science . 2016,第3期

机译：在动态时间规整下对多个时间序列流上的众多模式进行相似性搜索，从而支持数据归一化
4. A Method for Measuring Similarity of Simulation Time-Series Data Based on Dynamic Time Warping [C] . Ping Ma, Zhong Zhang, Kaibin Zhao, International Conference on Data Analytics . 2014

机译：一种测量基于动态时间翘曲的模拟时间序列数据相似性的方法
5. Improving efficiency and effectiveness of dynamic time warping in large time series databases. [D] . Ratanamahatana, Chotirat. 2005

机译：提高大型时间序列数据库中动态时间规整的效率和有效性。
6. Addressing Big Data Time Series: Mining Trillions of Time Series Subsequences Under Dynamic Time Warping [O] . THANAWIN RAKTHANMANON, BILSON CAMPANA, ABDULLAH MUEEN, -1

机译：解决大数据时间序列：动态时间规整下挖掘数千个时间序列子序列
7. Fast Clustering for Time-series Data with Average-time-sequence-vector Generation Based on Dynamic Time Warping. [O] . Kazuki Nakamoto, Yuu Yamada, Einoshin Suzuki 2003

机译：基于动态时间翘曲的平均时序数据的快速聚类。
8. Graphical Similarity Measure for Time Series Models [R] . Kedem, B. 1985

机译：时间序列模型的图形相似性度量

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