异常检测使用时间序列技术进行有关以下方面的变化检测季节性影响（Bori

异常检测使用时间序列技术进行有关以下方面的变化检测季节性影响（Boriah等。2008年），使用加利福尼亚大火验证火灾事件数据库。指示植被“绿色”的可变植被指数（EVI）为基于中等分辨率成像光谱仪（MODIS）。被给时间范围是2000年2月到2006年1月。任务是检测级别变化。380,400个位置的时间序列上的递归合并算法

結果 (繁體中文) 1:

異常檢測使用時間序列技術進行有關以下方面的變化檢測
季節性影響（Boriah等。2008年），使用加利福尼亞大火驗證火災事件
數據庫。指示植被“綠色”的可變植被指數（EVI）為
基於中等分辨率成像光譜儀（MODIS）。被給
時間範圍是2000年2月到2006年1月。任務是檢測級別變化。
380,400個位置的時間序列上的遞歸合併算法

結果 (繁體中文) 2:

異常檢測使用時間序列技術進行有關以下方面的變化檢測
季節性影響（Boriah等。 2008年），使用加利福尼亞大火驗證火災事件
資料庫。 指示植被「綠色」的可變植被指數（EVI）為
基於中等解析度成像光譜儀（MODIS）。 被給
時間範圍是2000年2月到2006年1月。 任務是檢測級別變化。
380,400個位置的時間序列上的遞迴合併演算法

結果 (繁體中文) 3:

异常檢測使用時間序列科技進行有關以下方面的變化檢測
季節性影響（Boriah等。2008年），使用加利福尼亞大火驗證火灾事件
資料庫。訓示植被“綠色”的可變植被指數（EVI）為
基於中等分辯率成像光譜儀（MODIS）。被給
時間範圍是2000年2月到2006年1月。任務是檢測級別變化。
380400個位置的時間序列上的遞迴合併算灋