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dc.contributor.author |
ziane, seyyid ahmed |
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dc.contributor.author |
mellah, abdelwahab |
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dc.date.accessioned |
2018-12-06T09:31:11Z |
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dc.date.available |
2018-12-06T09:31:11Z |
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dc.date.issued |
2016 |
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dc.identifier.uri |
http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/5633 |
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dc.description.abstract |
Une fois les séries temporelles représentées « symboliquement » et la distance calculée, un algorithme de classification peut être utilisé pour obtenir les classes des séries, et ensuite un prototype représentatif de chaque classe peut être choisit. En revenant à la forme initiale des séries, la similarité entre les séries d’une même classe peut être clairement visualisée. Mais une similarité identifiée avec mois de ressources en termes de calcul. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
MINF141; |
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dc.title |
l'étude de classification des séries temporelles àlongueurs variées |
en_US |
dc.type |
Other |
en_US |
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