CID: an efficient complexity-invariant distance for time series (2014)
- Autores:
- Autor USP: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s10618-013-0312-3
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Data Mining and Knowledge Discovery
- ISSN: 1384-5810
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 28, n. 3, p. 634-669, maio 2014
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves et al. CID: an efficient complexity-invariant distance for time series. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 28, n. 3, p. 634-669, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-013-0312-3. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Batista, G. E. de A. P. A., Keogh, E. J., Tataw, O. M., & Souza, V. M. A. de. (2014). CID: an efficient complexity-invariant distance for time series. Data Mining and Knowledge Discovery, 28( 3), 634-669. doi:10.1007/s10618-013-0312-3 -
NLM
Batista GE de APA, Keogh EJ, Tataw OM, Souza VMA de. CID: an efficient complexity-invariant distance for time series [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2014 ; 28( 3): 634-669.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-013-0312-3 -
Vancouver
Batista GE de APA, Keogh EJ, Tataw OM, Souza VMA de. CID: an efficient complexity-invariant distance for time series [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2014 ; 28( 3): 634-669.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-013-0312-3 - Uma avaliação sobre a identificação de Motifs em séries temporais
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s10618-013-0312-3 (Fonte: oaDOI API)
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