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2003）.Springer，Berlin，pp\u00a027\u201339，{“key”：“1349_CR20”，“首页”：“49”，“卷”：“16”，“作者”：“D Patnaik”，“年份”：“2008年”，“非结构化”：“Patnaick D，Sastry PS，Unnikrishnan KP（2008）从棘波数据推断神经元网络连通性：一种时间数据挖掘方法。Sci Program 16:49\u201377”，“journal-title”：“Sci Progress”}，{”key“：“1349-CR21”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“非结构化”：“Patnaik D，Laxman S，Chandramouli B，Ramakrishnan N（2012）动态事件流的高效事件挖掘。In：IEEE国际数据挖掘会议，第605\u2013614页”，“DOI”：“10.1109\/ICDM.2012.84”}，{“issue”：“4”，“key”：“1349_CR22”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：，“volume”：“22”，“author”：“PS Sastry”，“year”：“2010”，“unstructured”：“Sastry PS，Unnikrishnan KP（2010）多神经元棘波序列序列模式的基于条件概率的显著性检验。神经计算22（4）：1025\u20131059”，“journal-title”：“Neural Compute”}，{“key”：《1349_CR23》，“doi-asserted-by”：“crossref”，“非结构化”：“Tatti N（2009）基于最小窗口的剧集意义。摘自：2009 IEEE数据挖掘国际会议论文集”，“DOI”：“10.1109\/ICDM.2009.23”}，{“issue”：“5”，“key”：“1349_CR24”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first-pages”：“1312”，“DI:”10.1007\/s10618-015-0419-9“，”volume“：”29“author”：“N 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