基于相似性的时间序列表示与模式发现理论和方法研究

系统深入地研究时间序列相似性问题的基础理论，以设备故障诊断与预报及类似应用为背景，强调这类应用中历史时间序列数据的重要价值，这为类巨量时间序列数据的探索性分析和知识获难题提供新理论、新方法与新工具，着重解决面向中相似性比较的时间序列多分辨近仪表示问题，并发展巨量时间序列数据的模式发现与最优可判别特征的自动获取技术。