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Folgado, Duarte, Marília Barandas, Margarida Antunes, Maria Lua Nunes, Hui Liu, Yale Hartmann, Tanja Schultz et Hugo Gamboa. « TSSEARCH : Time Series Subsequence Search Library ». SoftwareX 18 (juin 2022) : 101049. http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2022.101049.
Texte intégralLuu, Do Ngoc, Nguyen Ngoc Phien et Duong Tuan Anh. « Tuning Parameters in Deep Belief Networks for Time Series Prediction through Harmony Search ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 4 (août 2021) : 274–80. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.4.1047.
Texte intégralPRATT, KEVIN B., et EUGENE FINK. « SEARCH FOR PATTERNS IN COMPRESSED TIME SERIES ». International Journal of Image and Graphics 02, no 01 (janvier 2002) : 89–106. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467802000482.
Texte intégralSHIN, MIN-SU, et YONG-IK BYUN. « EFFICIENT PERIOD SEARCH FOR TIME SERIES PHOTOMETRY ». Journal of The Korean Astronomical Society 37, no 2 (1 juin 2004) : 79–85. http://dx.doi.org/10.5303/jkas.2004.37.2.079.
Texte intégralIbrahim, Ibrahim A., et Abdullah M. Albarrak. « Correlation-based search for time series data ». International Journal of Computer Applications in Technology 62, no 2 (2020) : 158. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2020.10026419.
Texte intégralIbrahim, A., et Abdullah M. Albarrak. « Correlation-based search for time series data ». International Journal of Computer Applications in Technology 62, no 2 (2020) : 158. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2020.104684.
Texte intégralLuo, Wei, Marcus Gallagher et Janet Wiles. « Parameter-Free Search of Time-Series Discord ». Journal of Computer Science and Technology 28, no 2 (mars 2013) : 300–310. http://dx.doi.org/10.1007/s11390-013-1330-8.
Texte intégralHuang, Silu, Erkang Zhu, Surajit Chaudhuri et Leonhard Spiegelberg. « T-Rex : Optimizing Pattern Search on Time Series ». Proceedings of the ACM on Management of Data 1, no 2 (13 juin 2023) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3589275.
Texte intégralXiaoling WANG, et Clement H. C. LEUNG. « Representing Image Search Performance Using Time Series Models ». International Journal of Advancements in Computing Technology 2, no 4 (31 octobre 2010) : 140–50. http://dx.doi.org/10.4156/ijact.vol2.issue4.15.
Texte intégralLiabotis, Ioannis, Babis Theodoulidis et Mohamad Saraaee. « Improving Similarity Search in Time Series Using Wavelets ». International Journal of Data Warehousing and Mining 2, no 2 (avril 2006) : 55–81. http://dx.doi.org/10.4018/jdwm.2006040103.
Texte intégralAnupama Jawale et Ganesh Magar. « Time Series Similarity Search Methods for Sensor Data ». Automatic Control and Computer Sciences 56, no 2 (avril 2022) : 120–29. http://dx.doi.org/10.3103/s0146411622020067.
Texte intégralMa, Ruizhe, Diwei Zheng et Li Yan. « Fast Online Similarity Search for Uncertain Time Series ». Journal of Computing and Information Technology 28, no 1 (10 juillet 2020) : 1–17. http://dx.doi.org/10.20532/cit.2020.1004574.
Texte intégralOspina-Holguín, Javier Humberto, et Ana Milena Padilla-Ospina. « THE SEARCH FOR TIME-SERIES PREDICTABILITY-BASED ANOMALIES ». Journal of Business Economics and Management 23, no 1 (29 novembre 2021) : 1–19. http://dx.doi.org/10.3846/jbem.2021.15650.
Texte intégralRadha Devi D, Muruga, et Thambidurai P. « SIMILARITY SEARCH IN RECENT BIASED TIME SERIES DATABASES ». International Journal on Information Sciences and Computing 5, no 2 (2011) : 37–46. http://dx.doi.org/10.18000/ijisac.50100.
Texte intégralZHOU, Da-zhuo, Xiao-li WU et Hong-can YAN. « An efficient similarity search for multivariate time series ». Journal of Computer Applications 28, no 10 (30 septembre 2009) : 2541–43. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1087.2008.02541.
Texte intégralXiang Lian et Lei Chen. « Efficient Similarity Search over Future Stream Time Series ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 20, no 1 (janvier 2008) : 40–54. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2007.190666.
Texte intégralEravci, Bahaeddin, et Hakan Ferhatosmanoglu. « Diversity based relevance feedback for time series search ». Proceedings of the VLDB Endowment 7, no 2 (octobre 2013) : 109–20. http://dx.doi.org/10.14778/2732228.2732230.
Texte intégralH Boersch-Supan, Philipp. « rucrdtw : Fast time series subsequence search in R ». Journal of Open Source Software 1, no 7 (7 novembre 2016) : 100. http://dx.doi.org/10.21105/joss.00100.
Texte intégralHadj-Amar, Beniamino, Bärbel Finkenstädt Rand, Mark Fiecas, Francis Lévi et Robert Huckstepp. « Bayesian Model Search for Nonstationary Periodic Time Series ». Journal of the American Statistical Association 115, no 531 (9 juillet 2019) : 1320–35. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.2019.1623043.
Texte intégralLi, Zhengxin, Jiansheng Guo, Hailin Li, Tao Wu, Sheng Mao et Feiping Nie. « Speed Up Similarity Search of Time Series Under Dynamic Time Warping ». IEEE Access 7 (2019) : 163644–53. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2949838.
Texte intégralMcDonell, John R., et Don E. Waagen. « EVOLVING CASCADE-CORRELATION NETWORKS FOR TIME-SERIES FORECASTING ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 03, no 03 (septembre 1994) : 327–38. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213094000169.
Texte intégralKANG, SEONGGU, et SANGJUN LEE. « POLAR WAVELET TRANSFORM FOR TIME SERIES DATA ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 06, no 06 (novembre 2008) : 869–81. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691308002720.
Texte intégralDuong, Anh Tuan. « AN OVERVIEW OF SIMILARITY SEARCH IN TIME SERIES DATA ». Science and Technology Development Journal 14, no 2 (30 juin 2011) : 71–79. http://dx.doi.org/10.32508/stdj.v14i2.1911.
Texte intégralLee, Sang-Jun. « Efficient Similarity Search in Multi-attribute Time Series Databases ». KIPS Transactions:PartD 14D, no 7 (31 décembre 2007) : 727–32. http://dx.doi.org/10.3745/kipstd.2007.14-d.7.727.
Texte intégralKahveci, T., et A. K. Singh. « Optimizing similarity search for arbitrary length time series queries ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 16, no 4 (avril 2004) : 418–33. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2004.1269667.
Texte intégralDing, Yiming, Wei Luo, Yufei Zhao, Zhen Li, Peng Zhan et Xueqing Li. « A Novel Similarity Search Approach for Streaming Time Series ». Journal of Physics : Conference Series 1302 (août 2019) : 022084. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1302/2/022084.
Texte intégralKIM, S. W., J. KIM et S. PARK. « Physical Database Design for Efficient Time-Series Similarity Search ». IEICE Transactions on Communications E91-B, no 4 (1 avril 2008) : 1251–54. http://dx.doi.org/10.1093/ietcom/e91-b.4.1251.
Texte intégralMartin, Y. R., A. W. Degeling et J. B. Lister. « Search for determinism in ELM time series in TCV ». Plasma Physics and Controlled Fusion 44, no 5A (30 avril 2002) : A373—A382. http://dx.doi.org/10.1088/0741-3335/44/5a/340.
Texte intégralMukhopadhyay, N. D., et S. Chatterjee. « Causality and pathway search in microarray time series experiment ». Bioinformatics 23, no 4 (8 décembre 2006) : 442–49. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btl598.
Texte intégralXu, Yinfeng, Wenming Zhang et Feifeng Zheng. « Optimal algorithms for the online time series search problem ». Theoretical Computer Science 412, no 3 (janvier 2011) : 192–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.tcs.2009.09.026.
Texte intégralStuhr, Andrew M., Eric D. Feigelson, Gabriel A. Caceres et Joel D. Hartman. « Autoregressive Planet Search : Feasibility Study for Irregular Time Series ». Astronomical Journal 158, no 2 (15 juillet 2019) : 59. http://dx.doi.org/10.3847/1538-3881/ab26b3.
Texte intégralWensheng, Guo, et Ji Lianen. « Isomorphism Distance in Multidimensional Time Series and Similarity Search ». Applied Mathematics & ; Information Sciences 7, no 1L (1 février 2013) : 209–17. http://dx.doi.org/10.12785/amis/071l29.
Texte intégralAvogadro, Paolo, Luca Palonca et Matteo Alessandro Dominoni. « Online anomaly search in time series : significant online discords ». Knowledge and Information Systems 62, no 8 (9 mars 2020) : 3083–106. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-020-01453-4.
Texte intégralZhang, Wenming, Yinfeng Xu, Feifeng Zheng et Yucheng Dong. « Online algorithms for the multiple time series search problem ». Computers & ; Operations Research 39, no 5 (mai 2012) : 929–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2011.07.011.
Texte intégralLiu, Zheren, Chaogui Kang et Xiaoyue Xing. « Querying Similar Multi-Dimensional Time Series with a Spatial Database ». ISPRS International Journal of Geo-Information 12, no 4 (21 avril 2023) : 179. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi12040179.
Texte intégralMiller, Ryan, Harrison Schwarz et Ismael S. Talke. « Forecasting Sports Popularity : Application of Time Series Analysis ». Academic Journal of Interdisciplinary Studies 6, no 2 (26 juillet 2017) : 75–82. http://dx.doi.org/10.1515/ajis-2017-0009.
Texte intégralDai, Fang, et Gao Hua Liao. « Chaotic Time Series Adaptive Prediction Based on Volterra Series ». Advanced Materials Research 945-949 (juin 2014) : 2495–98. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.945-949.2495.
Texte intégralAndrianajaina, Todizara, David Tsivalalaina Razafimahefa, Raonirivo Rakotoarijaina et Cristian Goyozo Haba. « Grid Search for SARIMAX Parameters for Photovoltaic Time Series Modeling ». Global Journal of Energy Technology Research Updates 9 (23 décembre 2022) : 87–96. http://dx.doi.org/10.15377/2409-5818.2022.09.7.
Texte intégralKashino, Kunio, Gavin A. Smith et Hiroshi Murase. « A quick search algorithm for acoustic signals using histogram features?time-series active search ». Electronics and Communications in Japan (Part III : Fundamental Electronic Science) 84, no 12 (2001) : 40–47. http://dx.doi.org/10.1002/ecjc.1055.
Texte intégralZhan, Peng, Changchang Sun, Yupeng Hu, Wei Luo, Jiecai Zheng et Xueqing Li. « Feature-Based Online Representation Algorithm for Streaming Time Series Similarity Search ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, no 05 (5 septembre 2019) : 2050010. http://dx.doi.org/10.1142/s021800142050010x.
Texte intégralJie, Renlong, et Junbin Gao. « Differentiable Neural Architecture Search for High-Dimensional Time Series Forecasting ». IEEE Access 9 (2021) : 20922–32. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3055555.
Texte intégralLiu, Bo-ning, Jian-ye Zhang, Peng Zhang et Zhan-lei Wang. « Similarity Search Method in Time Series Based on Curvature Distance ». Journal of Electronics & ; Information Technology 34, no 9 (9 juillet 2013) : 2200–2207. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1146.2012.00019.
Texte intégralLIN, Zi-Yu, Dong-Qing YANG et Teng-Jiao WANG. « Similarity Search of Time Series with Moving Average Based Indexing ». Journal of Software 19, no 9 (20 septembre 2008) : 2349–61. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1001.2008.02349.
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Texte intégralThomas, Karen A. « Time-Series Analysis-Spectral Analysis and the Search for Cycles ». Western Journal of Nursing Research 12, no 4 (août 1990) : 558–62. http://dx.doi.org/10.1177/019394599001200411.
Texte intégralAssent, Ira, Marc Wichterich, Ralph Krieger, Hardy Kremer et Thomas Seidl. « Anticipatory DTW for efficient similarity search in time series databases ». Proceedings of the VLDB Endowment 2, no 1 (août 2009) : 826–37. http://dx.doi.org/10.14778/1687627.1687721.
Texte intégralDowse, Harold B., et John M. Ringo. « The search for hidden periodicities in biological time series revisited ». Journal of Theoretical Biology 139, no 4 (août 1989) : 487–515. http://dx.doi.org/10.1016/s0022-5193(89)80067-0.
Texte intégralKedem, Benjamin. « Search for periodicities by axis-crossings of filtered time series ». Signal Processing 10, no 2 (mars 1986) : 129–44. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(86)90015-0.
Texte intégralYang, Kiyoung, et Cyrus Shahabi. « An efficient k nearest neighbor search for multivariate time series ». Information and Computation 205, no 1 (janvier 2007) : 65–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.ic.2006.08.004.
Texte intégralZhang, Ying, Bernard J. Jansen et Amanda Spink. « Time series analysis of a Web search engine transaction log ». Information Processing & ; Management 45, no 2 (mars 2009) : 230–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2008.07.003.
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