stream time 連續開工時間，工作周期。
連續開工時間，工作周期。 “stream“ 中文翻譯： n. 1.河流，小河；川，溪。 2.流出，流注；一連串， ...“time“ 中文翻譯： n. 1.時，時間，時日，歲月。 2.時候，時刻；期間； ...“stream-to-stream time“ 中文翻譯： 停工檢修時間“on stream time“ 中文翻譯： 投產的時間“on-stream time“ 中文翻譯： 開工周期; 連續開工時間“time on stream“ 中文翻譯： 運行時間“time on-stream“ 中文翻譯： 連續開工期限“catalyst-on-stream time“ 中文翻譯： 催化劑運行時間“time stream transformation“ 中文翻譯： 時間流變換“the earliest time of under stream period“ 中文翻譯： 工序最早開工期“a stream of“ 中文翻譯： 一連串，一系列; 一連串的..“be on stream“ 中文翻譯： 投入生產“in a stream“ 中文翻譯： 處于-狀態“of the stream“ 中文翻譯： 小溪“on stream“ 中文翻譯： 進行生產; 在開發過程中; 在流程中; 在運轉中“on-stream“ 中文翻譯： adv.，adj. 在生產中(的)。 “stream“ 中文翻譯： n. 1.河流，小河；川，溪。 2.流出，流注；一連串，(人物等的)輩出。 3.(事件等的)連續；(財富等的)滾滾而來。 4.趨勢，傾向，潮流。 5.〔英國〕(一個年級學生中按智力劃分的)班組。 A bridge is being built over the foaming stream. 正在這條怒流滾滾的河上建造一座橋。 The accident delayed a long stream of cars, buses and bicycles. 這一交通事故阻礙了一條汽車、公共汽車和腳踏車的長流。 a stream of lava 熔巖流。 sun streams 太陽光線。 the stream of time [times] 時代趨勢。 the stream of popular opinion 輿論趨勢。 the stream of thought 思潮。 against the stream 逆流；違反時勢。 down (the) stream 順流，向下游。 go by in a stream 一連串陸續通過。 in streams [a stream] 連續，陸續，接連，川流不息地。 in the stream 在河的中流。 up (the) stream 逆流，向上游。 with the stream 順流；順應時勢。 vi. 1.流，流動；(淚等)流出；(光線等)射出。 2.蜂擁而進，魚貫而行，川流不息地通過。 3.(旗等)飄揚，招展；(頭發)飄動。 vt. 1.使流，使流出，傾注。 2.使飄揚；展開(旗幟等)。 3.把(學生)按智力等分班。 Students are now streaming back to their dormitories. 現在學生們川流不息地回到宿舍去。 I turned off the light and let the moonlight stream in through the window. 我關上電燈，讓月光從窗間照射進來。 The flag is streaming in the wind. 旗幟在風中飄揚。 a streaming cold 流鼻涕淌眼淚的感冒。 a streaming umbrella 淌著雨水的傘。 crowd streaming past 接連不斷走過的群眾。 Her eyes streamed tears. 她的眼睛流淚。 The honeysuckle was streaming scent. 忍冬花放出香氣。 The school streams pupils into three classes. 學校按智力把學生分成三班。 adj. -d 1.＝streamline. 2.最新式的。 “stream no“ 中文翻譯： 物流號“stream on“ 中文翻譯： 在流程中“revived stream;rejuvenated stream“ 中文翻譯： 復活河“a brawling stream“ 中文翻譯： 嘩嘩嘩流淌的小溪“a day in the stream“ 中文翻譯： 釣魚的收獲“a gurgling stream“ 中文翻譯： 流水淙淙; 溪水淙淙“a limpid stream“ 中文翻譯： 清亮的溪水“a lucid stream“ 中文翻譯： 清澈的溪流
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These researches will help us to discover changing or developing principle of things , support to decision - making , etc . the thesis addresses several key technical problems of pattern mining and its search based similarity in time series , which covers feature patterns and relationship patterns mining , pattern search based on similarity in time series and stream time series and issues concerning application system implementation oriented to analysis . major contributions of this thesis include : 1 . research of mining feature patterns in time series a novel method is proposed to discovery frequent pattern from time series 本文在分析時間序列特點和實際應用需求的基礎上，針對時間序列的挖掘與相似性查找一些關鍵技術進行了研究，具體包括特征模式挖掘、多序列關聯模式挖掘、相似性模式查找，在線相似性查找以及最終的分析應用系統開發等方面，所做的工作和取得的創新成果體現在以下五個方面： 1 )時間序列特征模式挖掘研究首次提出了一種基于互關聯后繼樹模型的時序特征模式挖掘方法。 |
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This paper analysis the data mining of the single nd multiple streams time series , and draw a conclusion that the relationship between the events of the multiple streams time series are the association patterns dependency patterns , sudden patterns , this paper call them are structure patterns , the existing algorithm have n ' t discuss these patterns , although msdd discussed the dependency patterns , however , it ignored the association patterns , sudden patterns , this paper have a definition of the association patterns , sudden patterns and dependency patterns , and have a complete , frank algorithm called twma ( time window moving and filtering algorithm ) , the peculiarity of this algorithm is that events is listed by the time window , by this way , the relationship of the events is clear 本文將它們統稱為結構模式，而這正是目前其它算法、沒有考慮到的，雖然msdd考慮了事件之間的依賴關系，但它忽略了突變模式，關聯模式等重要的知識表示。本文給出了關聯模式、依賴模式、突變模式的定義，提出了一個比較靈活全面、直觀的挖掘它們的算法：時間窗口移動篩選算法twma ( timewindowmovingandfilteringalgorithm ) 。該算法的一個突出特點是將時間序列事件按時間窗口序列化，使得事件之間的時間關系表示很直觀，該算法能成功地從多流時間序列中發現了事件之間的關系。 |
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We ca n ' t divide the multiple streams time series into singleness times series simply in the research of multiple streams time series , we ' ll dissever the relation between the events of the multiple streams . although the msdd can find the dependency relationship of multiple streams , but it have n ' t the initialization of the events , the express of the time relationship between events is not frank , the cost of the algorithm is expensive ( o ( n5 ) ) , i ca n ' t find much more knowledge in multiple time series , it find the dependency patterns only of the multiple time series , so there need a new more effective , frank , complete algorithm to find the knowledge 研究多流時序不能簡單地將它割裂為單流時序，因為這樣就割裂了數據流事件之間的關系。雖然msdd能夠發現多流時間序列中的依賴模式，但是由于其缺少對數據的初始化、事件之間時間關系的表示不直觀、算法執行的時間空間開銷很大( o ( n ~ 5 ) ) 、不能夠充分發現多流時間序列包含的知識，它只發現依賴關系，因此研究新的，高效，全面的發現多流時間序列事件之間關系的算法成為必要。本文分析了單一和多流時間序列中的知識發現，把多流時間序列事件內部存在的關系表示為：關聯模式、依賴模式、突變模式。 |
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These researches will help us to discover changing or developing principle of things , support to decision - making , etc . the thesis addresses several key technical problems of pattern mining and its search based similarity in time series , which covers feature patterns and relationship patterns mining , pattern search based similarity in time series and stream time series and issues concerning application system implementation oriented to analysis . major contributions of this thesis include : 1 . research of mining feature patterns in time series a novel method is proposed to discovery frequent pattern from time series 本文在分析時間序列特點和實際應用需求的基礎上，針對時間序列的挖掘與相似性查找一些關鍵技術進行了研究，具體包括特征模式挖掘、多序列關聯模式挖掘、相似性模式查找等方面，所做的工作和取得的創新成果體現在以下三個方面： 1 )時間序列特征模式挖掘研究首次提出了一種基于互關聯后繼樹模型的時序特征模式挖掘方法。 |
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4 . research of online similar search in a streaming time series an algorithm on online similar search in a streaming time series is proposed 4 ）動態時間序列在線模式的相似性查找研究針對時間序列實時分析的需要，給出了一種動態序列的在線相似性查找算法。 |
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Ptwma is an effective successful algorithm and model to the knowledge discovery of the multiple streams time series Ptwma為分布式，并行控掘多流時間序列提供了一種有效的算法和模型。 |