模式识别和时间序列杂想

最新推荐文章于 2023-06-21 14:25:48 发布
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#网络 #数据挖掘 #数据分析 #工具

本文深入浅出地探讨了模式识别在处理时间序列数据中的应用，涵盖了数据挖掘的基本概念，强调了在网络数据中发现模式的重要性。同时，文章介绍了数据分析工具在揭示时间序列趋势和模式中的关键作用。

一
人工智能在模拟人类逻辑思维方面战功赫赫，许多方面已经远远超过人类。然而在模拟人类形象思维方面一直举步维艰。比如在图像识别方面，一个小孩都能在几秒内识别一张脸，而计算机却要花很长时间去计算这张脸的各个部位尺寸，人在识别的时候并没有那么做，明显和计算机的识别过程走的不是一个路子。
钱学森先生指出应该和心理学家合作，可惜心理学许多东西还找不到和计算机结合的方法。许多自然科学的东西和人文科学的东西（也可以说逻辑思维和形象思维）似乎难于找到结合的方法，而是各行其是，无法进行学科交叉。
二
在气象、地震、股市、彩票的预测中，神经
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interor
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3、模式识别与生物信息学中的生物数据任务
zzz56的博客
10-22 21
本文系统介绍了生物信息学中的核心任务，涵盖序列比对与比较、基因及功能位点识别、蛋白质与核酸结构预测、分子设计与对接、系统发育分析以及微阵列表达数据的聚类、选择与整合等关键内容。重点阐述了各项任务的技术方法、算法流程及其在疾病研究与药物开发中的应用，并探讨了任务间的协同关系与未来发展趋势，如多组学数据整合、人工智能应用和个性化医疗，全面展示了生物信息学在现代生命科学研究中的重要作用。
Java中的时序数据挖掘：从模式识别到预测
最新发布
微赚淘客系统开发者博客
10-04 1240
无论是传统的ARIMA模型，还是现代的LSTM神经网络，Java都有良好的支持。时序数据挖掘是对时间序列数据进行分析、提取有意义的信息和模式的过程，它在金融、气象、健康监测等领域有广泛的应用。我们可以通过计算滑动窗口的统计特征（如均值、方差等）来识别模式，或者使用更复杂的算法，如频繁模式挖掘。移动平均是最简单的模式识别方法之一，通过计算数据在一个固定时间窗口内的平均值来平滑噪声，并找出潜在的趋势。时序数据的聚类和分类是通过比较不同时间序列的相似性来进行的。时间序列预测的目标是根据历史数据预测未来的值。
基于时间序列分析的人体运动行为模式识别研究
08-13
基于时间序列分析的人体运动行为模式识别研究; 行为识别；时间序列分析；小波阈值降噪；长短时记忆；隐马尔科夫模型
时间序列模式识别_空气质量传感器数据的时间序列模式识别
weixin_26705191的博客
09-19 1902
时间序列模式识别· 1. Introduction· 2. Exploratory Data Analysis ∘ 2.1 Pattern Changes ∘ 2.2 Correlation Between Features· 3. Anomaly Detection and Pattern Recognition ∘ 3.1 Point Anomaly Detection (System Fau...
【计算机科学】【2013.12】序列模式识别的深度学习
weixin_42825609的博客
03-13 492
本文为德国慕尼黑工业大学（作者：Pooyan Safari）的硕士论文，共113页。 近年来，深度学习在模式识别中开辟了一条新的研究方向。有人假设这种学习会捕获隐藏在数据中的更抽象的模式，这是由大脑生物学方面的新发现和使并行处理成为可能的硬件开发所推动的。深度学习方法与传统的优化和训练算法相结合，使其在信号处理和模式识别中的各种应用都很有效。本文研究了这些新技术及其相关算法，阐述并比较了这些方法...
深度学习进行时间序列模式识别
wa2003的博客
03-13 1万+
思路：将时间序列转化为图像类似的格式，然后进行CNN识别。 http://danielnouri.org/notes/2014/01/10/using-deep-learning-to-listen-for-whales/ Using deep learning to listen for whales January 10, 2014 | categorie
使用假设检验和Python识别时间序列形态
Dr_Kevin_Ye的博客
11-24 1054
继本专栏上期介绍上市公司利润表时间序列的标准化处理，本期介绍用于时间序列曲线形态识别的统计方法，以及批量识别时间序列曲线形态的计算机程序的Python代码实现。 当我们去识别时间序列随时间是增长还是下降，是匀速增长还是加速增长的时候，最简单的方法是使用绘图工具将时间序列数据绘制成折线图，再通过视觉判断时间序列的形态。但是，使用视觉判断的方法，在时间序列波动较大时，很容易陷入主观性视觉误判，这一点依靠人工标注进行训练的视觉智能算法也无法避免。尤其在处理大量时间序列曲线时，通过人工去进行时间序列形态分类的缺陷
计算机研究 -时间序列形式的基因芯片数据的聚类分析.pdf
07-02
总之，时间序列形式的基因芯片数据的聚类分析是理解基因功能、揭示生物学过程和促进医学研究的关键技术。通过高效的数据处理和分析，我们可以深入探究基因表达的动态变化，进而为生命科学带来深刻的洞察。
遗传算法优化BP神经网络在时间序列预测中的应用
在本资源中，BP神经网络用于处理时间序列数据，通过不断训练来学习输入数据中的模式和结构，以实现对未来时间点数据的预测。 ### 时间序列预测 时间序列预测是指利用历史时间序列数据来预测未来时刻的数据值。这类...
直线生成中的模式识别：识别与优化重复模式的艺术
本文首先介绍了模式识别的基本概念和重要性，随后详细探讨了重复模式的识别技术，包括特征提取方法和模式匹配算法。进一步，本文分析了重复模式的优化方法，并通过实际案例对优化效果进行评估与调优。接着，文章着重...
时序分析：手势--空间轨迹模式识别
wishchinYang的专栏
12-17 5692
人体行为识别可以看做是图像处理与模式识别的一种。人的行为可以分为静态行为和动态行为，常用概念有Pose：静态行为；Action：短时间动作行为（简单动态语义）；Activities：行为（长时间复杂动态语义）；动态行为与时间相关，其模式分析使用到时序分析的方法。工程的设想是这样的：以简单随机森林为起始，然后转到HMM模型，最后如果用研和数据标记人员加入，则可以使用RNNs方法。
时间序列数据的平稳性检验
03-15
ppt平稳性的定义;平稳性的检验方法（ADF检验）;伪回归的定义;协整的定义及检验方法（AEG方法）;误差修正模型的含义及表示形式.
典型时间序列实验报告及数据分析
04-01
典型时间序列实验报告及数据分析，详细描述及数据图形分析
【信号处理】时序数据中的稀疏辅助信号去噪和模式识别（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-29 1434
本文通过结合线性时不变滤波器、正交多分辨率表示和基于稀疏性的方法，解决了处理批处理模式时间序列数据时的信号去噪和模式识别问题。利用数字滤波器状态空间表示的频谱变换，将高阶零相低通、高通和带通无限脉冲响应滤波器设计为矩阵的新方法。还提出了一种基于近端梯度的技术，用于对一类特殊的零相位高通和带通数字滤波器进行因式分解，以便因式分解积保持滤波器的零相性质，并在信号模型中加入输入的稀疏导数分量。为了展示本文新颖的滤波器设计的应用，验证并提出了新的信号模型，以同时去噪和识别感兴趣的模式。
MATLAB|时序数据中的稀疏辅助信号去噪和模式识别
weixin_66436111的博客
06-21 345
本文通过结合线性时不变滤波器、正交多分辨率表示和基于稀疏性的方法，解决了处理批处理模式时间序列数据时的信号去噪和模式识别问题。利用数字滤波器状态空间表示的频谱变换，将高阶零相低通、高通和带通无限脉冲响应滤波器设计为矩阵的新方法。还提出了一种基于近端梯度的技术，用于对一类特殊的零相位高通和带通数字滤波器进行因式分解，以便因式分解积保持滤波器的零相性质，并在信号模型中加入输入的稀疏导数分量。为了展示本文新颖的滤波器设计的应用，验证并提出了新的信号模型，以同时去噪和识别感兴趣的模式。
R 语言做时间序列分析的实例（模式识别、拟合、检验、预测）
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一些笔记
04-27 3万+
一个进行时序分析的实例，所使用的模型为乘法季节ARIMA模型
#R#时间序列相关函数
duqi_yc的专栏
01-29 5000
文档1：《R与金融时间序列分析常见问题集》 【包】 library(zoo)            #时间格式预处理 library(xts)            #同上 library(timeSeires)      #同上 library(urca)           #进行单位根检验 library(tseries)         #arma模型 library(f
机器学习：时间序列模型
小白兔的窝
03-14 2万+
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测？ AR模型 MA模型 ARMA模型 GARCH模型（正确） ------------------
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