序列数据相关论文
自互联网出现以来,商品和服务分配途径发生了很大变化。企业不仅可以通过零售店等传统渠道提供商品/服务,还可以通过在线虚拟商店......
目前,数据挖掘已经取得了显著进展并得到了广泛的应用。随着研究的不断深入,对于序列数据的挖掘逐步受到了国内外研究人员的广泛关......
随着人类基因组计划的顺利完成,不断积累的巨量生物学数据和快速发展的信息学技术,给后基因组时代的生物信息学研究带来了新的挑战......
模式分类是机器学习领域重要的研究内容,也是计算机应用领域中普遍存在的问题。支持向量机作为经典的模式分类算法,基于VC维理论和......
伴随着信息技术的飞速发展，信息技术进入到了云时代，随之而来的是大数据的发展与应用，因此，大数据分析技术的研究价值越来越大，其在信息......
近年来,由于无标签数据易于获得,对其分析的需求越来越高。无监督聚类算法一直是面向无标签数据的机器学习算法研究和实际应用的热......
本文采用时间序列数据季节系数分析法,对福鼎市医院2003年-2007年各科门诊诊疗人次季节变化动态进行了分析。......
回复式神经网络是深度学习领域中一类非常强大的神经网络模型,它主要用于处理和预测序列数据.得益于回复式神经网络的“记忆”功能......
为了有效挖掘序列数据的时空信息,提出联合lp和l2,p范数极小化的序列子空间聚类算法.首先,定义依赖于样本距离的权重,构造基于l2,p......
本研究用直接测序法测定了中国羽藓科12属25种植物的rbcL和rps4基因序列，并从Genbank中下载了其相邻科薄罗藓科和柳叶藓科的部......
传感器量测时间等因素的变化会产生变长度量测序列数据组，为了研究长度变化对变长度量测序列数据中的不等长序列数据关联的影响......
序列数据是一种重要的数据类型,在诸多领域都有应用,比如说文本、生物数据库以及Web访问日志等。在对该类型数据进行分析的时候,对......
C群轮状病毒是分布在全世界的人畜共患感染的肠道病原体。然而,到目前为止可用的轮状病毒全基因组序列仅为人株(Bristol)和猪株(Co......
理性预期假设(Rational Expectation Hypothesis,下文简称REH)的支持者提出他们已经发展了一套解释预期形成过程的一般理论.为了确......
该课题是国家863计划项目“全球陆表特征参量产品生成与应用研究”的课题之一。课题主要利用项目生成的遥感全球陆表参量（包括叶面......
时间序列数据的形成往往是多项影响因素综合作用的结果,时间序列的未来取值是可以预测的.经济事物的发展产生的信息就是时间序列数......
根据1972年至2000年的时间序列数据,我们考察了印度尼西亚、马来西亚、菲律宾以及泰国等东南亚四国实际汇率波动对私人总投资的影......
本文以某校校园网Web日志挖掘为例,首先阐述如何进行Web挖掘,其次运用该理论分析该校Web日志得到用户上网行为习惯,并给出合理化建......
