全文总字数：1651字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.前期知识储备：
首先，需深入学习并掌握有关信息熵、信息增益以及增益率方面的知识以及决策树以及随机森林有关算法的基本原理、执行过程等方面的知识内容；其次，要深入学习并理解掌握如何利用JAVA语言实现时间序列分类算法方面的相关知识内容。
2.算法总体设计思路：
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 要求所设计的算法应能满足实际业务的需要，算法性能良好，解释方案有效。
2. 系统开发平台为Windows 10；jdk1.8.0或以上版本的编译环境，Intellij IDEA等开发工具，在此基础上综合运用所学的JAVA语言、决策树与随机森林算法等编程知识完成算法的设计与实现工作，并且完成常用数据集（CBF、Coffee等）上该算法与其他时间序列分类算法的性能优劣分析。
3. 算法文档应能详细、准确的反映整个算法的设计思想。文档格式应尽可能规范，易读易懂，叙述问题准确。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
l 2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
l 2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
l 2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
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4. 主要参考文献
[1] 周志华．机器学习．清华大学出版社，2016.1
[2] 李航．统计学习方法．清华大学出版社， 2019.5
[3] 原继东，王志海，韩萌，等著．基于逻辑shapelets转换的时间序列分类算法.计算机学报,2015,38(7):1448-1459.
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