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1. 毕业设计（论文）主要内容：
动态时间规整技术是一种重要的相似性度量方法,对时间序列数据挖掘的性能起着至为关键的作用,对其进行全面和深入的探索具有十分重要的理论意义和实际应用价值。
本课题基于DTW技术，通过加权的动态时间规整重心平均（DBA）算法，实现对时序数据的数据增强，以解决数据样本过少和数据样本分布不均衡等问题。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 查阅不少于15篇的相关资料，其中近5年外文文献不少于3篇，完成开题报告（设计目的意义至少800汉字，基本内容和技术方案至少400汉字）。
(2) 学习掌握DTW技术的原理，并在此基础上学习了解DBA算法的原理，设计编写实现该算法的python代码。
(3) 下载并整理UCR时间序列分类数据集，在该数据集上通过加权DBA算法针对指定数据实现数据增强，通过1-NN DTW分类来展示该时序数据生成技术的效果。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1) 第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
(2) 第4－7周：掌握DTW技术的基本原理，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
(3) 第8－10周：编写代码实现DBA算法，下载并整理UCR时间序列分类数据集。
4. 主要参考文献
[1] Müller M. Dynamic time warping[J].Information retrieval for music and motion, 2007: 69-84.
[2] Keogh E J, Pazzani M J. Scaling up dynamic time warping fordatamining applications[C]//Proceedings of the sixth ACM SIGKDD internationalconference on Knowledge discovery and data mining. ACM, 2000: 285-289.
[3] Senin P. Dynamic time warping algorithm review[J]. Information andComputer Science Department University of Hawaii at Manoa Honolulu, USA, 2008,855(1-23): 40.
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