论文研究时间序列分割方法综述 .pdf

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换，计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络，然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分，同一类的

针对时间序列子序列聚类存在的平凡相似和水平伸缩等问题，提出了一种新的子序列聚类算法。它采用多孔平滑滤波器组对时间序列进行低通平滑处理，在所得到的多个尺度序列上生成平凡簇，然后将各个平凡簇的代表子序列作

多元时间序列的因果关系分析是数据挖掘领域的研究热点. 时间序列数据包含着与时间动态有关的、未知的、有价值的信息, 因此若能挖掘出这些知识进而对时间序列未来趋势进行预测或干预, 具有重要的现实意义.

[摘 要]医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。本文在对国内 外医学图像分割相关文献进行研究总结的基础上,对国内外常用医学图像分割方法的基本理论和特 点进行了较为全面的论述

时间序列分析方法

基于AFM图像的分割方法的研究，郭敏敏，苏红旗，原子力显微镜（AFM）扫描图像与一般数字图像不同的是它的数据为高度信息。本文针对AFM图像的特点，提出了一种基于内部标记的分水岭

针对超声图像受到成像原理的限制导致分割精度不高的问题，提出一种结合边缘与区域信息的变分水平集超声图像分割方法。通过对Li模型的能量函数进行改进，引入C-V模型的外部能量项，将图像的边缘梯度信息和区域信

提出一种基于先验知识的肾脏自动分割算法。首先利用肾脏位置的先验知识以肋骨和脊椎骨为界标选取感兴趣的肾脏区域,然后使用OTSU阈值分割法去除感兴趣的肾脏区域中灰度值较低的肌肉和脂肪组织,最后对不同类型的

基于边界距离的时间序列聚类，李俊奎，王元珍，聚类的关键是定义对象之间的相似度或不相似度。提出了一种基于边界的时间序列距离度量DLB_HUST，较之已存在的基于边界的时间序列距

论文研究-降水时间序列的聚类分析和预测.pdf,  本文阐述了对160个中国大陆降雨序列进行同步预测的完整方法。预测模型是用多元分析和随机序列等方法综合建立的, 预测结果较好。文中重点研究能用个人计算