论文研究 基于时间序列编辑距离的阿尔兹海默症辅助诊断 .pdf

论文研究-随机型时间序列预测方法的研究.pdf, 提出了一种随机型时间序列预测的新方法，特别适用于趋势随机型数据序列的预测问题，与现有预测方法相比，具有计算简单、精度高的特点.

侯赛因·赫贾兹·阿维蒂达德·阿尔吉斯德

混沌时间序列预测是混沌理论的一个重要方向和研究热点，在气象、水力、经济和通信等各个领域有着广泛的应用。然而，由于混沌时间序列高度复杂的非线性特征，很难从理论上定量研究。利用贝叶斯网络（BNs）在处理不

仿射传播算法是一种快速有效的聚类方法，但其聚类结果的不稳定性影响了聚类性能。对此，提出基于近邻的仿射传播算法（AP-NN），通过仿射传播算法产生初始簇，并从中选择代表簇对非代表簇的样本进行近邻聚类。在

为了提高时间序列预测方法的预测精度以及增强其适用性，提出一种ARIMA-WASDN加权组合方法。该方法同时使用差分自回归移动平均（autoregressiveintegratedmovingavera

为了解决误判问题，从预测的角度给出了离群点的定义，并提出了预测可信度和离群度的概念；同时，提出采用置换技术来降低离群点对预测模型的影响，并提出了基于集成预测的稀有时间序列检测算法。针对真实数据集的实验

提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法（PREOV）。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能，并且具有一定的除噪能力。在时间序列模式表示的基础上提取

基于回声状态网络的混沌时间序列多步预测，宋勇，李贻斌，针对回声状态网络在权值学习过程中存在的病态问题，提出了一种基于正则化方法的回声状态网络学习算法。在标准误差项基础上增加一

提出了一种基于时间序列分析从源端对SYNFlooding攻击进行检测的方法。该方法是为了从源端对网络流量进行检测并预测,从而判断是否发生了SYNFlooding攻击,为受害者端及时响应提供依据;利用攻

在结构化P2P网络中，针对分布式散列表与复杂查询之间的矛盾，提出了一个在分布式散列表网络中基于多关键字的数据信息索引和查找算法，对该算法进行了分析和优化，为解决分布式散列表网络与复杂查询之间的矛盾提供