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该论文介绍了利用支持向量机（SVM）进行聚类算法在时间序列信号识别中的应用。通过将SVM与聚类方法结合，提升了时间序列数据的分类和识别精度。研究针对江苏省人工智能学术会议中提出的问题，提出了新的算法模型，并进行了实验验证。结果表明，该方法在处理复杂时间序列信号时具有较高的准确性和稳定性，为相关领域的研究提供了新思路。 文档为pdf格式，0.19MB，总共3页。
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- 利用SVM的聚类算法在时间序列信号识别中的应用 - 2011年江苏省人工智能学术会议.pdf ...
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