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探讨了如何增强CBR对一种常见的时态信息,即时间序列数据的检索能力;分析了已有的基于傅里叶频谱分析的时间序列检索算法应用于CBR时遇到的问题,并根据时态CBR检索的需要,提出了一种新的基于循环卷积和傅里叶变换时间序列检索算法。理论分析和数值实验结果都证明,提出的算法在检索效率上有一定的优势。将采取这种检索方法的时态CBR应用于时间序列的预测问题中,取得了较好的预测效果且具有较高的预测效率。