檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "Time series".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="卷積神經網路"
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本研究提出一個資料處理架構,將時間序列資料轉換為二維圖像,再整合多 變量的時間資料成為一張多維度的圖像。透過卷積神經網路法處理圖像資料的優 勢,以卷積神經網路找出其圖像的特徵,並依造其特徵預測狀態。…
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本研究提出一個將時間序列資料轉換成二維圖像並將這些圖像串聯成一個更大圖像的架構,來提升Multivariate Time Series (MTS) 分類問題的準確率。本研究使用了三種方法將時間序列資…
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時間序列分類是資料探勘與機器學習領域中相當地熱門且有難度的研究問題,且其於現實生活中的實務應用也非常廣泛。然而,相關的研究大多是用傳統演算法或以機器學習的分類法為主,應用深度學習方法的文獻數量相比下…