使用Aeon的论文¶
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挑战¶
分类¶
Middlehurst, M. 和 Schäfer, P. 以及 Bagnall, A. (2024). 重新审视烘焙大赛：近期时间序列分类算法的回顾与实验评估。数据挖掘与知识发现，在线优先，开放获取。论文 网页/代码
Spinnato, F. 和 Guidotti, R. 以及 Monreale, A. 和 Nanni, M. (2024). 快速、可解释且确定性的时间序列分类与接收场袋。IEEE Access, 卷 12, (页 137893-137912). 论文 代码
Schäfer, P, 和 Leser, U. (2023). WEASEL 2.0: 一种用于快速、准确且内存受限的时间序列分类的随机扩张字典变换。 机器学习, 112(12), 第4763-4788页。 论文 网页/代码
聚类¶
Holder, C., Middlehurst, M. 和 Bagnall, A., (2024). 时间序列聚类中弹性距离函数的回顾与评估。知识与信息系统, 66(2), pp.765-809. Paper Webpage/Code
Holder, C., Guijo-Rubio, D. 和 Bagnall, A., (2023), 九月. 使用基于k-medoids的算法进行时间序列聚类. 在国际高级分析与时间数据学习研讨会 (pp. 39-55). Paper
Holder, Christopher & Bagnall, Anthony. (2024). Rock the KASBA: 极速且准确的时间序列聚类。 10.48550/arXiv.2411.17838. Paper
回归¶
Guijo-Rubio, D., Middlehurst, M., Arcencio, G., Silva, D. 和 Bagnall, A. (2024). 无监督特征算法用于时间序列外部回归。数据挖掘与知识发现，在线优先，开放获取。 论文 网页/代码
Middlehurst, M. 和 Bagnall, A., (2023), 九月. 从随机子序列中提取特征：时间序列分类和外回归的混合管道。 在国际高级分析和时间数据学习研讨会 (pp. 113-126). Paper Webpage/Code
序数分类¶
Ayllón-Gavilán, R., Guijo-Rubio, D., Gutiérrez, P.A., Bagnall, A., 和 Hervás-Martínez, C. 基于卷积和深度学习的时间序列 序数分类技术。 ArXiV.
Ayllón-Gavilán, R., Guijo-Rubio, D., Gutiérrez, P. A., 和 Hervás-Martínez, C. (2024). O-Hydra: 一种混合卷积和基于字典的时间序列序数分类方法。在西班牙人工智能协会会议上 (pp. 50-60). Paper.
Ayllón-Gavilán, R., Guijo-Rubio, D., Gutiérrez, P.A., 和 Hervás-Martínez, C. (2023). 基于字典的时间序列序数分类方法。见：Rojas, I., Joya, G., Catala, A. (编) 计算智能进展。IWANN 2023. 计算机科学讲义, 卷 14135. Paper.
原型设计¶
Ismail-Fawaz, A. 和 Ismail Fawaz, H. 以及 Petitjean, F. 和 Devanne, M. 和 Weber, J. 和 Berretti, S. 和 Webb, GI. 和 Forestier, G. (2023年12月 “ShapeDBA: 使用ShapeDTW重心平均生成有效的时间序列原型。” ECML/PKDD时间数据高级分析与学习研讨会。 论文 代码
Holder, C., Guijo-Rubio, D., & Bagnall, A. J. (2023). 用于移动-分割-合并时间序列距离度量的重心平均法。在第十五届国际知识发现、知识工程和知识管理联合会议论文集第一卷中，51-62页，第51-62页。论文