多粒度时间

作品数：12被引量：27H指数：3
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融合时频特征的多粒度时间序列对比学习方法
《计算机科学》2025年第1期170-182,共13页叶力硕 何志学 
国家重点研发计划(2021YFB1600502);中央高校基本科研业务费专项(3122019121)。
现有的时间序列对比学习方法存在增强样本构造方式过于依赖人工经验、泛化能力不足、正样本的定义方式不够通用、对比度量方式存在粗粒度表征等问题,使得整体的时序表示效果较差。为此,提出了一种融合时频特征的多粒度时间序列对比学习...
关键词：时间序列 表示学习 对比学习 数据增强 多粒度对比 
一种面向语义的多粒度时间数据建模方法被引量：4
《情报科学》2020年第6期116-125,共10页李旭晖 曾逸权 刘洋 
国家自然科学基金重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”重点支持项目“基于知识关联的金融大数据价值分析、发现及协同创造机制”(91646206);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“大数据资源的语义表示与组织研究-面向文化遗产领域”(16JJD870002);图书情报国家级实验教学示范中心(武汉大学)资助
【目的/意义】提出一种多粒度时间数据建模方法,用以支持面向自然语言语义、以事件为核心的时间信息的管理,为后续研究奠定基础。【方法/过程】对时间粒度、粒度空间、时刻域、时间定位等概念进行定义,以此为基础设计时间数据模型。【结...
关键词：时间数据模型 时间语义信息 多粒度时间 
基于多粒度时间注意力RNN的航班客座率预测被引量：8
《计算机工程》2020年第1期294-301,共8页邓玉婧 武志昊 林友芳 
中央高校基本科研业务费专项资金(2017JBM027)
准确预测航班客座率有利于处理航班机票超售、座位虚耗等问题,然而传统时间序列预测方法只关注航班近期每日客座率的变化特点,无法同时考虑其他因素的影响,预测效果不够理想。针对该问题,提出一种基于多粒度时间注意力机制的循环神经网...
关键词：航班客座率预测 时间序列预测 循环神经网络 注意力机制 编解码器模型 
一类多粒度近似周期关联规则问题的挖掘研究被引量：1
《计算技术与自动化》2019年第1期118-121,共4页姜华 周克江 
湖南省教育厅科研资助项目(14C0242);湖南省教育科学规划“十二五”规则课题(XJK015AGD005)
研究一类在多粒度时间下单事件同属性不同状态之间有一定关联的近似周期规律挖掘问题。给出了多粒度近似周期关联规则模型形式化的数学定义和性质,构造了相关模型,提出了利用聚类算法挖掘周期模式并应用于股票数据进行实验,实验结果表...
关键词：近似周期 关联规则 多粒度时间 数据挖掘 
多粒度时间序列预测
《科学中国人》2016年第6期26-26,共1页
中科院重庆绿色智能技术研究院大数据挖掘及应用中心研究团队在时间序列的多粒度预测模型的研究方面取得进展，相关研究成果发表在《化学计量与智能实验系统》和《神经计算》杂志。通过分析不同领域的时间序列数据的共同基本特征，以粒...
关键词：时间序列预测 多粒度 粒子群优化算法 预测模型 智能技术 数据挖掘 神经计算 实验系统 
多粒度时间文本数据的周期模式挖掘算法被引量：1
《计算机科学》2013年第11A期251-254,262,共5页孟志青 楼婷渊 胡强 
大规模文本数据挖掘是大数据分析的重要分支,也是近年来的一个研究热点。研究了多粒度时间文本数据周期模式挖掘算法,首先提出了时间粒度转换、多粒度时间间隔等概念,然后建立了文本数据的周期模型,给出了一个多粒度时间文本下的周期模...
关键词：多粒度时间 文本数据 数据挖掘 周期模式 
多粒度时间下的近似周期挖掘研究被引量：1
《计算机工程》2010年第3期83-85,88,共4页姜华 孟志青 周克江 肖建华 
湖南省自然科学基金资助项目(09JJ6093);湖南省教育厅重点课题基金资助项目(2008(288));湖南省教育厅科技处基金资助项目(08C017);湖南第一师范学院校级课题基金资助项目(XYS08N03)
研究时态数据库中多粒度时间下的近似周期的挖掘问题。在多粒度时间、多粒度时间格式的基础上引入多粒度时间间隔的定义以及相关性质,构造多粒度近似周期模型,提出一个基于SOM聚类的多粒度近似周期的挖掘算法。利用高频股票数据580000宝...
关键词：数据挖掘 自组织映射网络 多粒度时间 近似周期 
多粒度时间部分周期模型被引量：1
《计算机工程与设计》2007年第5期1002-1004,1050,共4页夏卓群 邓广慧 古华茂 程昱 
时间的描述和划分是时态数据采掘中一个非常重要的方面,针对目前时态数据采掘中缺少对多粒度时间等的研究的现状,提出了多粒度时间,粒度转换,时态序等的严格数学定义,并研究和证明了它们的相关性质。以此为基础引出了一个多粒度时间部...
关键词：数据挖掘 多粒度时间 粒度转换 时态序 部分周期 周期模式 
挖掘多粒度时间下异步周期的模式被引量：1
《计算机应用》2006年第12期2985-2987,2990,共4页夏卓群 程昱 梁涤青 
把异步周期和多时间粒度下的时态模型结合起来研究,并利用异步周期的特点提出了一种有效的挖掘算法。算法先找到所有的有效时间节,再通过有效时间节求出最长的有效时间段。实验表明所提出的算法是稳定而有效的。
关键词：数据挖掘 异步周期 多粒度 时间序列 
多粒度时间下的部分周期模式挖掘被引量：1
《计算机工程》2005年第24期93-95,共3页程昱 古华茂 
提出了两种在多粒度时间下的部分周期挖掘算法。第1种算法利用模式的父子关系、支持度和置信度阈值裁剪候选模式集。第2种算法对每个输入寻找覆盖它的周期模式,由此来计算模式的支持度和置信度。实验表明了提出的算法在多粒度时间下挖...
关键词：部分周期 多粒度 数据挖掘 周期模式 
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