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时间序列流持续事件实时判识技术
时间序列流持续事件的判断识别是时间序列各应用领域研究的基础。由于时序流数据具有海量性、漂移性、时序性等特点,事件发生前无特定规律,故现有时序流事件监测的系统及方法多为后置触发,需获取全部持续事件信息后才能进行计算,无法满足判识时效性和准确性的要求。随着计算机及人工智能技术的发展,如何利用信息化手段配合先进统计学、计算机科学知识,实现时序流持续事件的实时判识,成为时间序列领域研究的热点及难点。因此,针对这些问题,本书提出一种集时间序列流持续事件获取、自适应聚类、特征分类、模型构建以及相似匹配的全过程时序流事件实时判识技术。
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