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1)  trend sequence
趋势序列
1.
Subsequence matching algorithm between number trend sequences;
数字趋势序列的子序列匹配算法
2.
To overcome the shortcomings of concept indistinct and slow speed in time series similarity searching based on point distance, a piecewise trend sequence(PTS)and a variable step algorithm for sub-trend sequence searching based on PTS were proposed.
为了克服基于点距离的时间序列相似性搜索物理概念模糊和速度慢的缺点,提出时间序列的分段趋势序列(PTS)概念,并在此基础上提出一种变步长趋势子序列搜索算法。
3.
The paper proposes a segmentation method based on important points, by which time series data can betransformed into trend sequence.
提出了一种新的基于重要点的分段方法,将时间序列数据转换为趋势序列
2)  trend series
趋势序列
1.
It decomposes at first a time series into a trend part and some detail parts using the EMD,and then divides all trend series into two sets: training sets and testing sets.
先利用经验模式分解实现时间序列趋势的提取,再把所有的趋势序列分成训练集和测试集2个部分。
2.
After clustering the transformed trend series, rough similar time series will be obtained.
首先将时间序列经EMD分解成细节部分和趋势部分,对低频趋势部分的序列数据进行线性分段近似表示,完成对序列数据的压缩,并将其变换成一种0-1串的形式,以适应趋势序列的快速匹配;然后通过对趋势序列模式聚类,达到对序列的粗匹配;最后对粗匹配的序列进行距离计算,从而获取细匹配的模式·实验结果表明该算法是有效的
3)  Number trend sequence
数字趋势序列
4)  Time-series trending structure series
时序趋势结构序列
5)  time series trend analysis
时间序列趋势分析
6)  time series decomposition for trend
时间序列趋势分解
补充资料:《八十年代的博物馆──世界趋势综览》
      博物馆学专著。联合国教科文组织和伦敦麦克米伦出版有限公司1977年出版。英国作家K.赫德森著。该书是在联合国教科文组织和国际博物馆协会的赞助、支持与合作下出版的。作者利用考察世界各地博物馆时搜集和调查的现实材料,从理论和实践两方面论述了当今世界博物馆的变化和未来的发展趋势。
  
  该书由导言及其他 6部分组成。导言对处于现代社会不断变化情况下的博物馆及其指导思想、方针任务与职能作了综合性概论。其他 6个部分分别论述了博物馆资源、藏品保护、博物馆建筑、博物馆观众、人员的选择与训练、博物馆管理等内容。作者没有侧重对上述实际工作的内容、方法和技术进行具体描述,而是从各个角度广泛加以评论,并对许多博物馆的工作和经验进行对比,展示了现代博物馆的发展趋向。书末附有注释和索引。该书被中国博物馆学会列入《中国博物馆学会丛书》。中译本于1986年 6月由紫禁城出版社出版。
  

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