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【2h】

Data-driven Kernel-based Probabilistic SAX for Time Series Dimensionality Reduction

机译：基于数据驱动的内核的概率SAX用于时间序列的维度减少

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Konstantinos Bountrogiannis; George Tzagkarakis; Panagiotis Tsakalides;
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年度 2021
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1. A Recurrent Probabilistic Neural Network with Dimensionality Reduction Based on Time-series Discriminant Component Analysis [J] . Hayashi Hideaki, Shibanoki Taro, Shima Keisuke, Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on . 2015,第12期

机译：基于时间序列判别分量分析的降维递归概率神经网络
2. High-dimensional time series prediction using kernel-based Koopman mode regression [J] . Hua Jia-Chen, Noorian Farzad, Moss Duncan, Nonlinear dynamics . 2017,第3期

机译：基于内核的Koopman模式回归的高维时间序列预测
3. A novel trend based SAX reduction technique for time series [J] . Yahyaoui Hamdi, Al-Daihani Reem Expert Systems with Application . 2019,第SEPa期

机译：基于趋势的基于趋势的SAX减少时间序列的新技术
4. Data-driven Kernel-based Probabilistic SAX for Time Series Dimensionality Reduction [C] . Konstantinos Bountrogiannis, George Tzagkarakis, Panagiotis Tsakalides European Signal Processing Conference . 2020

机译：基于数据驱动的内核的概率SAX用于时间序列的维度减少
5. Dimension Reduction in Time Series Under the Presence of Conditional Heteroscedasticity [D] . da Silva, Murilo Massaru. 2020

机译：在条件异质性存在下的时间序列的尺寸减小
6. Four-dimensional noise reduction using the time series of medical computed tomography datasets with short interval times: a static-phantom study [O] . Tatsuya Nishii, Atsushi K. Kono, Wakiko Tani, -1

机译：使用间隔时间较短的医学计算机断层摄影数据集的时间序列进行四维降噪：静态幻像研究
7. A Recurrent Probabilistic Neural Network with Dimensionality Reduction Based on Time-series Discriminant Component Analysis [O] . Hideaki Hayashi, Taro Shibanoki, Keisuke Shima, 2015

机译：基于时序判别分析分析的重复性概率神经网络具有维度降低

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