本论文研究了时间序列数据增强技术及其在神经网络时间序列分类中的应用，提出了四种方法，并在128个数据集上进行了实证评估，以分析每种方法的特点、优缺点和建议，帮助选择神经网络应用的时间序列数据增强方法。
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