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A Decade Review of Time-Series Clustering.pdf

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简介：
本文档回顾了过去十年时间序列聚类领域的研究成果和进展，总结了常用的方法和技术，并探讨了未来的研究方向。 这篇2015年发表的论文《Time-series clustering – A decade review》详细介绍了时序聚类的主要组成部分，并列举了各部分中的知名方法。

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  • A Decade Review of Time-Series Clustering.pdf
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    本文档回顾了过去十年时间序列聚类领域的研究成果和进展，总结了常用的方法和技术，并探讨了未来的研究方向。 这篇2015年发表的论文《Time-series clustering – A decade review》详细介绍了时序聚类的主要组成部分，并列举了各部分中的知名方法。
     
  • Time-Series Analysis: A Practical Approach (epub)
    优质
    本书《时间序列分析：实用方法》以简洁明了的方式介绍了时间序列分析的基本概念和应用技巧，适合初学者及专业人士阅读参考。电子书格式便于携带与学习。 《Practical Time-Series Analysis》英文epub资源转载自网络，如涉及侵权，请联系上传者删除。
     
  • Analysis of Neural Time Series Data: Theory and Practice
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    本书深入探讨神经时间序列数据的理论与实践分析方法，涵盖信号处理、统计模型及机器学习技术在脑科学研究中的应用。 Mike X Cohen的参考书中的习题及相关MATLAB代码主要涉及时间序列数据分析。
     
  • A Tutorial Review of Active Noise Control.pdf
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    本文为一篇关于主动噪声控制技术的教程性综述文章，系统介绍了ANC的基本原理、算法及应用现状，并探讨了该领域面临的挑战和未来发展方向。 本段落探讨了主动噪声控制（ANC）的原理及其应用。通过引入适当的次级声源阵列来生成与原始噪音相抵消的“反噪”波，ANC技术能够有效降低环境中的声音干扰。文章深入解析了ANC的工作机制、系统构建和实现路径，并分析了该技术在实际场景中面临的限制及挑战。此文献为研究者和从业者提供了关于ANC技术研发及其应用的重要参考与指导方向。
     
  • Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series Using R (Original PDF)...
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    《利用R语言分析集成和协整时间序列》一书详细介绍了如何使用统计软件R来处理与分析经济及金融数据中的时间序列，特别聚焦于集成过程与协整关系的检测与建模。书中提供了丰富的实例和实战演练，帮助读者掌握复杂的时间序列数据分析技巧。 这本书的标题结合了两个具有影响力的领域。正如David Hendry在Clive W.J. Granger诺贝尔纪念奖演讲中所提到的，“非平稳宏观经济时间序列建模已成为实证宏观经济学研究的主要范式”。因此，掌握集成与协整分析是应用计量经济学家必备的能力。另一方面则是开源统计编程环境R。自1990年代中期以来，它已经从雏形成长为成熟、灵活且强大的软件，并拥有超过600个贡献包。然而可以说，R在计量经济学领域的关注度尚未达到应有的水平。本书旨在弥合这一差距，展示如何轻松地将集成与协整分析中的方法和工具应用到R中。
     
  • A Review of Motion Planning Methods for Autonomous Vehicles.pdf...
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    本文综述了自主车辆中运动规划方法的研究进展，涵盖了路径规划、轨迹生成及其实现中的关键技术挑战和解决方案。 本段落总结了近年来国内在自动驾驶运动规划领域的研究成果，并将现有算法归纳为曲线插值方法、采样方法、机器学习方法以及最优控制方法，分析了各类方法的优缺点。可以预见，未来各种算法将进一步融合，以弥补各自的不足之处。
     
  • A Review of Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Application...
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    本文综述了知识图谱领域的研究进展，涵盖了表示方法、获取技术和应用案例等方面，为读者提供了全面而深入的理解。 摘要——人类的知识为世界提供了一种形式化的理解方式。表达实体之间结构关系的知识图谱已经成为认知及类人智能研究中的一个重要方向。在这篇综述中，我们对知识图谱进行了全面的回顾。
     
  • A Detailed Review of Few-shot Learning: Evolution and Applications
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    本文全面回顾了少样本学习的发展历程与最新进展，探讨其在各个领域的应用，并分析未来研究方向。 全面综述少样本学习：演变、应用、挑战与机遇 本段落对少样本学习进行了全面的回顾，涵盖了其发展历程、实际应用场景以及面临的主要挑战，并探讨了未来的发展趋势和潜在的机会。通过分析不同阶段的技术进步及理论创新，文章展示了该领域如何从最初的概念逐步发展成为具有广泛应用前景的研究方向。同时，文中还讨论了在推动技术突破的过程中所遇到的各种障碍和技术瓶颈，并提出了应对这些难题的可能策略与方法。最后，基于当前研究现状和未来发展趋势的展望，为研究人员提供了宝贵的参考意见和发展建议。
     
  • A Review of Motion Planning and Control Techniques for Autonomous Driving...
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    本文综述了自主驾驶中的路径规划与控制技术，涵盖了从基本理论到最新进展的全面分析，旨在为研究人员提供深入理解并推动该领域的未来发展。 本论文主要探讨智能驾驶中的决策算法，该研究基于2016年的一篇论文。对于对智能驾驶感兴趣的同学来说，这篇论文值得深入研究。
     
  • SOM-Driven Time Series Clustering.rar
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    本资源包提供了基于结构相似性（SOM）驱动的时间序列聚类算法的相关代码和文档。通过使用自组织映射技术，实现高效的时间序列数据分类与分析。适用于科研及数据分析项目。 时间序列分析在数据挖掘和机器学习领域占据着重要的地位，在金融、气象预测、生物医学及工业监控等多个领域有着广泛应用。SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）是一种非监督学习算法，能够将高维数据映射到二维或低维空间形成可视化的神经网络结构，并常用于数据分类和聚类。本资料主要探讨了如何利用SOM对时间序列数据进行有效的聚类。 1. **时间序列聚类** 时间序列聚类方法旨在通过测量不同时间序列之间的相似性来自动发现具有类似动态行为的数据集，以找出内在模式与结构。 2. **SOM（自组织映射）算法** SOM由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出。它是一种竞争型学习算法，能够将输入数据的分布尽可能地在二维网络上进行可视化表示和聚类。 3. **SOM在时间序列聚类中的应用** 在处理时间序列时，SOM可以捕捉到全局结构与局部特征，并通过映射使相似的时间序列靠近。随后利用邻域关系及距离度量确定序列间的相似性，最终实现对这些数据的分类和分组。 4. **源码解析** 源代码通常会涵盖权重初始化、竞争更新规则以及学习率与邻域半径等关键参数的选择过程。通过分析源码可以深入理解SOM算法的工作机制，并为实际应用提供参考支持。 5. **时间序列相似度度量** 在进行基于SOM的时间序列聚类时，选择合适的相似性测量方法非常重要。常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离以及动态时间规整（DTW）等。其中DTW特别适用于处理非一致长度的序列问题，能够找到最佳对齐方式以最大化它们之间的相似度。 6. **聚类有效性评估** 对于算法性能的评价是不可或缺的一环。常用的指标有轮廓系数、Calinski-Harabasz指数以及Davies-Bouldin指数等，这些可以帮助判断结果的质量和合理性。 7. **实际应用** SOM在时间序列分析中的实例可能涉及股票市场趋势预测、电力需求负荷估计及用户行为模式识别等领域。通过聚类可以揭示隐藏的规律，并为决策支持与异常检测提供依据。 本资料深入探讨了SOM算法应用于时间序列数据分类时的应用价值，对于研究者和实践人员来说都是一份宝贵的参考资料。掌握这些知识有助于提升处理此类问题的能力和效率。