对时间序列分类进行定量和定性分析的研究论文采用了深度学习方法

时间序列分类被用于各种应用程序，导致许多用于时间序列分析的数据挖掘技术的发展。 在广泛的时间序列分类算法中，最近的研究正在考虑深度学习方法对时间序列分类任务的影响。 相关出版物的数量需要文献计量研究来探索最突出的关键词、国家、来源和研究集群。 论文对2010-2019年Scopus数据库中时间序列分类相关文献进行文献计量分析，通过关键词共现分析，生成时间序列分类研究热门关键词的可视化网络结构，并进行深度学习通过对书目进行额外查询，已将其引入为最常见的主题。 该论文继续探索最近用于时间序列分类的深度学习方法的发表趋势。 研究期间的文献计量分析揭示了每年的出版物数量、生产和合作国家、来源增长率、出现最多的关键词和研究合作。 研究领域已分为三大类，即深度神经网络的不同框架、遥感中的不同应用以及时间序列分类任务的信号处理。 定性分析通过详细描述突出引用率最高的论文类别。