本文汇集了关于时间序列数据挖掘的英语短句和例句，旨在帮助读者了解和运用时间序列数据挖掘的相关知识。时间序列数据挖掘是一项重要的数据分析方法，可应用于多个领域，包括金融、交通、气象等。本篇内容涵盖了时间序列数据挖掘的基本概念、技术原理以及实际应用案例，供读者学习和参考。无论是初学者还是专业人士，都能从这些例句中深入了解时间序列数据挖掘的要点和实践方法。希望这些句子能够帮助读者更好地掌握时间序列数据挖掘的工具和技巧。
时间序列数据挖掘,time series data mining
1)time series data mining时间序列数据挖掘
英文短句/例句
1.Research on the Similarity-Based Time Series Data Mining;面向相似性的时间序列数据挖掘研究
2.Research on Time Series Data Mining Algorithm Based on OLAM;基于OLAM的时间序列数据挖掘算法研究
3.Similarity Measure and Periodic Pattern Mining of Time Series Data Mining;时间序列数据挖掘相似性度量和周期模式挖掘研究
4.Study on Time Series Similarity and Trend Prediction;时间序列数据挖掘中相似性和趋势预测的研究
5.Research on Time Series Data Mining Based on Similarity Analysis;基于相似性分析的时间序列数据挖掘研究
6.Research and Implementation of Multidimensional Time-Series Data Mining Methods;多维时间序列数据挖掘的方法研究及应用
7.The Application of Association Rule in the Data Mining on Time Series;关联规则在时间序列数据挖掘中的应用
8.The Application and Research of Time-series Data Mining in Meteorology Field时间序列数据挖掘在气象领域的应用研究
9.The Application of Data Mining of Time Series in Monitor of Coal Mine时间序列数据挖掘在瓦斯监测中的应用
10.Approximation of time series can improve time series data mining.时间序列的近似表示能够提高时间序列数据挖掘的效率和可靠性。
11.Research on Time Series Data Mining and the Application to Traffic Flow Forecasting;时间序列数据挖掘的研究以及在交通流预测上的应用
12.The Investigation and Application of Data Mining in Time Series;数据挖掘在时间序列分析中的研究和应用
13.Research on Data Mining Technology of Pattern-based Similarity Search in Time Series Database;基于时间序列相似性的数据挖掘方法研究
14.Research on Mining Association Rules from Stock Time Series Data;基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究
15.Research and Application of Time Series Similarity Pattern Mining;时间序列数据相似模式挖掘的研究与应用
16.Data Mining Based Forecast Analysis and Research of Financial Time Series;基于数据挖掘的金融时间序列预测分析与研究
17.The Application of Time Series Data Mining on Security Analysis基于时间序列的数据挖掘在证券分析中的应用
18.Research Advances and Application of Data Mining in Hydrological Time Series数据挖掘在水文时间序列中的应用研究与进展
相关短句/例句
time series data mining technology时间序列数据挖掘技术
3)series data mining序列数据挖掘
4)temporal data mining时序数据挖掘
1.To overcome the demerits of traditional trend sequences analysis intemporal data mining,two concepts that were number trend sequences and trend sequences unwrapping were put forward.针对时序数据挖掘中传统趋势序列分析的缺点,提出了数字趋势序列、趋势序列展开等概念。
2.To overcome the defects of data representation algorithms intemporal data mining,segmentation algorithm of key-point-based error checking is proposed.针对时序数据挖掘中常见数据表示算法的缺陷,提出了基于关键点的误差检验分段算法。
5)time series data mining时序数据挖掘
1.A newtime series data mining system based on Gray Regression Fuzzy Neural Network hybrid model is proposed in this paper and the establishing process of this hybrid model was mainly discussed.该混合模型融合多种智能计算方法优点于一体 ,为时序数据挖掘提供了一种新的实用方法 。
2.Time series data mining is of great importance to development of society, sci.本论文首先介绍了本课题的背景、研究内容和研究意义，论述了数据挖掘、时序数据挖掘的研究现状，包括它们的研究内容、常用方法以及当前的研究重点和发展方向。
3.Focusing on the disadvantages of the current ball mill pulverizing system optimization approa- ches,a ball mill pulverizing system optimization algorithm based on fuzzytime series data mining is pro- posed.针对以往制粉系统优化算法的不足,本文提出了一种基于模糊时序数据挖掘的火电厂制粉系统优化算法。
6)fuzzy time series data mining模糊时间序列挖掘
延伸阅读
数据挖掘研究院数据挖掘研究院（china data mining research,cdmr）是一个专注于数据挖掘及其相关技术的讨论组织，参与者都是数据挖掘及其相关学科的爱好者。作为论坛的组织者我们也是数据挖掘的忠实爱好者，希望能够利用一些有限的资源为中国数据挖掘营造一个良好的发展环境。
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