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序贯监督学习框架下的耀斑短期预报为什么序贯监督学习原来的方法为什么序贯监督学习实际问题耀斑的爆发是活动区磁场能量累积的效应感觉耀斑的级别不是由活动区一个时刻的特性决定，而是由其一段时间的特性决定验证这个感觉(定量)活动区是否存在一定的序模式？活动区的序模式是否对耀斑级别有影响？活动区磁场是否具有演化特性活动区磁场演化对耀斑级别

影响有多大(定量)如何解决序贯监督学习问题如何定义窗宽用了什么算法C4.5LVQ效果如何如何评价试验效果如何评价类不平衡试验效果结论数据挖掘方法需要体现问题的物理特性“对象！对象！”序贯监督学习体现了活动区的演化性质对耀斑的影响，所以取得较好的效果滑动窗方法是处理序贯监督学习最直观，最简单的一个方法。还有很多工作可以做。(HiddenMarkovModelsandcompany)问题如何利用VO更好的做预报？各种观测的融合？谢谢！ThomasG.DietterichDepartmentofComputerScienceOregonStateUniversityMethodsfor

SequentialSupervisedLearningSlidingWindowsRecurrentSlidingWindowsHiddenMarkovModelsandcompanyMaximumEntropyMarkovModelsInput-Outp

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