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作者

1 篇 ma yimeng
1 篇 shen jie
1 篇 yan qinghua
1 篇 yang houqun
1 篇 zhang qifan

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1 篇 其他

检索条件"主题词=Traditional Time Series Classification Methods"

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详细简洁

排序：

Research on time series classification methods 14th

Research on Time Series Classification Methods

引用

14th International Conference on Computer Engineering and Networks, CENet 2024

作者： Zhang, Qifan Ma, Yimeng Shen, Jie Yan, Qinghua Yang, Houqun School of Computer Science and Technology Hainan University Hainan Haikou 570228 China Haikou Key Laboratory of Deep Learning and Big Data Application Technology Hainan University Hainan Haikou 570228 China

ISBN: (纸本)9789819640157

time series classification is a pivotal task in machine learning and data mining and has garnered widespread attention in recent years. With the advent of the significant data era, the application of time series data in finance, healthcare, transportation, energy, and other fields has been increasing, making the research and application of time series classification increasingly significant. This paper summarizes and organizes the relevant research methods from the perspective of traditional time series classification methods and time series classification methods based on deep learning. traditional methods encompass distance-based, feature-based, interval-based, and dictionary-based approaches. Deep learning-based methods, on the other hand, include convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), long short-term memory networks (LSTM), gated recurrent units (GRU), and Transformer models. Furthermore, this paper also introduces the characteristics of time series data and common indicators for evaluating time series classification performance and classifies and organizes public time series datasets. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2025.

关键词： Deep Learning-based time series classification methods time series classification traditional time series classification methods

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