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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
04/12/2014 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CHINO, D. Y. T.; GONÇALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. |
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Afiliação: |
DANIEL Y. T. CHINO, ICMC/USP; RENATA R. V. GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; AGMA J. M. TRAINA, ICMC/USP. |
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Título: |
TrieMotif: a new and efficient method to mine frequent K-motifs from large time series. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, 16.; INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVALUATION OF NOVEL APPROACHES TO SOFTWARE ENGINEERING, 9., 2014, Lisbon. Proceedings... [S.l.]: Scitepress, 2014. |
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Páginas: |
p. 60-69. |
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ISBN: |
978-989-758-027-7 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
ICEIS 2014. |
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Conteúdo: |
Abstract: Finding previously unknown patterns that frequently occur on time series is a core task of mining time series. These patterns are known as time series motifs and are essential to associate events and meaningful occurrences within the time series. In this work we propose a method based on a trie data structure, that allows a fast and accurate time series motif discovery. From the experiments performed on synthetic and real data we can see that our TrieMotif approach is able to efficiently find motifs even when the size of the time series goes longer, being in average 3 times faster and requiring 10 times less memory than the state of the art approach. As a case study on real data, we also evaluated our method using time series extracted from remote sensing images regarding sugarcane crops. Our proposed method was able to find relevant patterns, as sugarcane cycles and other land covers inside the same area. |
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Palavras-Chave: |
AVHRR-NOAA images; Imagens AVHRR-NOAA; Imagens de satélite; Séries temporais. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Remote sensing; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aAbstract: Finding previously unknown patterns that frequently occur on time series is a core task of mining time series. These patterns are known as time series motifs and are essential to associate events and meaningful occurrences within the time series. In this work we propose a method based on a trie data structure, that allows a fast and accurate time series motif discovery. From the experiments performed on synthetic and real data we can see that our TrieMotif approach is able to efficiently find motifs even when the size of the time series goes longer, being in average 3 times faster and requiring 10 times less memory than the state of the art approach. As a case study on real data, we also evaluated our method using time series extracted from remote sensing images regarding sugarcane crops. Our proposed method was able to find relevant patterns, as sugarcane cycles and other land covers inside the same area.
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700 1 $aROMANI, L. A. S.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
02/04/2003 |
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Data da última atualização: |
18/07/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Circular Técnica |
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Autoria: |
CARVALHO, P. E. R. |
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Afiliação: |
Pesquisador da Embrapa Florestas. |
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Título: |
Angico-Gurucaia. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
Colombo: Embrapa Florestas, 2002. |
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Páginas: |
14 p. |
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Série: |
(Embrapa Florestas. Circular Técnica, 58). |
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ISBN: |
117-5278 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Taxonomia; Descrição; Biologia reprodutiva e fenologia; Ocorrência natural; Aspectos ecológicos; Clima; Solos; Sementes; Produção de mudas; Características silviculturais; Conservação de recursos genéticos; Crescimento e produção; Características da madeira; Outras características; Produtos e utilizações; Outros usos; Outros produtos; Espécies afins; Referências bibliográficas. |
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Palavras-Chave: |
Acacia angico Martius; Angelim amarelo; Angico; Angico gurucaia; Angico-gurucaia; Aspecto ecológico; Biologia reprodutiva; Brasil; Descrição; Espécie florestal; Indigenous organisms; Produção de muda. |
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Thesagro: |
Árvore; Botânica; Clima; Doença de Planta; Ecologia; Espécie Nativa; Fenologia; Identificação; Madeira; Morfologia Vegetal; Muda; Parapiptadenia Rigida; Praga de Planta; Reprodução; Semente; Solo; Taxonomia; Taxonomia Vegetal. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/42017/1/CT0058.pdf
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Marc: |
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520 $aTaxonomia; Descrição; Biologia reprodutiva e fenologia; Ocorrência natural; Aspectos ecológicos; Clima; Solos; Sementes; Produção de mudas; Características silviculturais; Conservação de recursos genéticos; Crescimento e produção; Características da madeira; Outras características; Produtos e utilizações; Outros usos; Outros produtos; Espécies afins; Referências bibliográficas.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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