基于聚类的响应时间分析方法

MATLAB中的时间序列聚类分析方法时间序列聚类分析是一种统计学方法，它可以对时间序列数据进行分类和分组。

在许多领域，如金融、气象、医疗等，时间序列数据广泛存在，并且对于了解其内在模式和趋势至关重要。

MATLAB作为一种强大的数学建模和计算工具，提供了丰富的时间序列分析工具和函数，使得时间序列聚类分析成为可能。

在MATLAB中，时间序列聚类分析可以通过多种方法实现。

下面将介绍几种常用的方法和算法。

一、基于距离的时间序列聚类分析1. 动态时间规整（DTW）DTW是一种基于距离的时间序列相似性度量方法，它通过在时间序列中找到最佳对应点的方式，将两个时间序列进行规整（即拉伸或压缩），从而计算它们之间的距离。

MATLAB提供了dtw函数，可以方便地计算两个时间序列之间的DTW 距离。

2. 基于相似性矩阵的聚类在时间序列聚类中，可以先计算相似性矩阵，然后使用聚类算法对其进行聚类。

常用的相似性度量方法有欧氏距离、余弦相似度等。

MATLAB中可以利用pdist函数计算时间序列数据的相似性矩阵，并使用linkage函数进行层次聚类。

二、基于模型的时间序列聚类分析1. 自回归移动平均模型（ARMA）ARMA模型是一种常用的时间序列建模方法，其拟合了时间序列的自相关和滑动平均关系。

MATLAB中提供了armax和arima函数，可以用于估计ARMA模型的参数，并根据模型进行聚类分析。

2. 隐马尔可夫模型（HMM）HMM是一种统计模型，用于描述由隐藏状态和观测状态组成的随机过程。

在时间序列聚类中，可以使用HMM模型对时间序列的隐藏状态进行建模，然后对隐藏状态进行聚类分析。

MATLAB中提供了hmmtrain和hmmdecode函数，可以用于HMM模型的训练和预测。

三、基于频域的时间序列聚类分析1. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种高效的频域分析方法，可以将时间序列信号转化为频域信号。

在时间序列聚类分析中，通过对时间序列进行FFT变换，可以得到其频率成分，进而进行聚类分析。

使用聚类算法进行时间序列聚类分析的方法时间序列聚类是一种将时间序列数据划分为不同组或类别的方法。

聚类算法的目标是在没有事先给定类别标签的情况下，根据数据的相似性将数据分组。

时间序列聚类分析的方法可以帮助我们发现数据中的潜在模式和趋势，从而为预测、分析和决策提供有用的信息。

在这篇文章中，我将介绍一种使用聚类算法进行时间序列聚类分析的方法，包括数据准备、特征提取和聚类算法的选择。

这个方法可以适用于各种类型的时间序列数据，例如气候数据、股票价格数据、交通流量数据等。

首先，我们需要进行数据准备。

这包括收集和清洗时间序列数据。

确保数据的完整性和一致性，处理缺失值和异常值。

然后，将时间序列数据进行标准化或归一化处理，以消除不同时间序列之间的量纲差异。

接下来，我们需要从时间序列数据中提取特征。

特征提取的目的是减少数据维度，并捕捉时间序列数据的重要信息。

常用的特征包括时间序列的均值、方差、趋势、周期性等。

我们可以使用统计方法、小波变换、傅里叶变换等技术来提取这些特征。

然后，我们需要选择适合的聚类算法。

常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。

对于时间序列数据，我们可以使用基于距离的聚类算法，例如K均值聚类。

在聚类算法应用之前，我们还需要选择合适的距离度量方法。

常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整(DTW)距离等。

不同的距离度量方法适用于不同类型的数据。

例如，欧氏距离适用于连续型数据，DTW距离适用于时间序列数据。

将数据、特征和距离度量方法准备好后，我们可以开始应用聚类算法进行时间序列聚类分析。

首先，选择合适的聚类数目，这可以通过观察不同聚类数目下的聚类质量度量，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等来判断。

然后，运行所选的聚类算法，并将时间序列数据划分为不同的簇。

在聚类分析的过程中，我们还可以使用可视化方法来帮助理解聚类结果。

例如，可以绘制聚类的平均时间序列曲线，以观察不同簇之间的差异。

聚类分析的基本概念与方法聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据分组或分类的统计学方法，通过将相似的对象归为同一组，使得组内的对象之间更加相似，而不同组之间的对象则差异较大。

它是数据挖掘和机器学习领域中常用的技术之一，被广泛应用于市场分析、生物信息学、图像处理等领域。

一、聚类分析的基本概念聚类分析基于相似性的概念，即认为具有相似特征的对象更有可能属于同一类别。

在聚类分析中，每个对象都被视为一个数据点，而聚类则是将这些数据点分组。

基本概念包括以下几点：1. 数据点：数据集中的每个样本或对象都被看作是一个数据点，它具有多个特征或属性。

2. 相似性度量：聚类分析的关键是如何计算数据点之间的相似性或距离。

常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

3. 簇/类别：将相似的数据点归为一组，这个组被称为簇或类别。

簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。

4. 聚类算法：聚类分析依赖于具体的算法来实现数据点的分组。

常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。

二、聚类分析的方法1. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据点分成K个簇，每个簇代表一个样本集。

算法的基本思想是通过最小化簇内数据点与簇中心之间的平方误差来确定最优的簇中心位置。

2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类算法，它根据数据点之间的相似性逐步合并或分割簇。

层次聚类分为凝聚型和分裂型两种方法，其中凝聚型方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂型方法从所有数据点开始，逐步分割最不相似的簇。

3. 密度聚类（Density-Based Clustering）：密度聚类基于密度可达的概念，将具有足够高密度的数据点归为一簇。

核心思想是在数据空间中通过密度连通性来确定簇的边界，相对于K均值聚类和层次聚类，密度聚类能够有效处理不规则形状和噪声数据。

聚类分析定义及分析⽅法聚类分析聚类分析(Cluster Analysis)是根据事物本⾝的特性研究个体分类的⽅法。

聚类分析的原则是同⼀类中的个体有较⼤的相似性，不同类的个体差异很⼤。

根据分类对象不同分为样品聚类和变量聚类。

样品聚类在统计学中⼜称为Q型聚类。

⽤SPSS的术语来说就是对事件(cases)进⾏聚类，或是说对观测量进⾏聚类。

是根据被观测的对象的各种特征，即反映被观测对象的特征的各变量值进⾏分类。

变量聚类在统计学中有称为R型聚类。

反映事物特点的变量有很多，我们往往根据所研究的问题选择部分变量对事物的某⼀⽅⾯进⾏研究。

SPSS中进⾏聚类和判别分析的统计过程是由菜单Analyze---Classify导出的选择Classify 可以显⽰三个过程命令：1 K-Means Cluster进⾏快速聚类过程。

2 Hierarchical Cluster进⾏样本聚类和变量聚类过程。

3 Discriminant进⾏判别分析过程。

通常情况下在聚类进⾏之前 Proximitice 过程先根据反映各类特性的变量对原始数据进⾏预处理，即利⽤标准化⽅法对原始数据进⾏⼀次转换。

并进⾏相似性测度或距离测度。

然后 Cluster 过程根据转换后的数据进⾏聚类分析。

在SPSS for Windows 中分层聚类各⽅法都包含了 Proximitice 过程对数据的处理和Cluster 过程。

对数据的分析给出的统计量可以帮助⽤户确定最好的分类结果。

1.1 主要功能聚类的⽅法有多种，最常⽤的是分层聚类法。

根据聚类过程不同⼜分为凝聚法和分解法。

分解法：聚类开始把所有个体(观测量或变量)都视为属于⼀⼤类，然后根据距离和相似性逐层分解，直到参与聚类的每个个体⾃成⼀类为⽌。

凝聚法：聚类开始把参与聚类的每个个体(观测量或变量)视为⼀类，根据两类之间的距离或相似性逐步合并直到合并为⼀个⼤类为⽌。

⽆论哪种⽅法，其聚类原则都是近似的聚为⼀类，即距离最近或最相似的聚为⼀类。

五种常用系统聚类分析方法及其比较胡雷芳一、系统聚类分析概述聚类分析是研究如何将对象按照多个方面的特征进行综合分类的一种统计方法［１］。

然而在以往的分类学中，人们主要靠经验和专业知识作定性分类处理，许多分类不可避免地带有主观性和任意性，不能揭示客观事物内在的本质差别和联系；或者人们只根据事物单方面的特征进行分类，这些分类虽然可以反映事物某些方面的区别，但却往往难以反映各类事物之间的综合差异。

聚类分析方法有效地解决了科学研究中多因素、多指标的分类问题［２］。

在目前的实际应用中，系统聚类法和Ｋ均值聚类法是聚类分析中最常用的两种方法。

其中，Ｋ均值聚类法虽计算速度快，但需要事先根据样本空间分布指定分类的数目，而当样本的变量数超过３个时，该方法的可行性就较差。

而系统聚类法（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，也称层次聚类法）由于类与类之间的距离计算方法灵活多样，使其适应不同的要求。

该方法是目前实践中使用最多的。

这该方法的基本思想是：先将ｎ个样本各自看成一类，并规定样本与样本之间的距离和类与类之间的距离。

开始时，因每个样本自成一类，类与类之间的距离与样本之间的距离是相同的。

然后，在所有的类中，选择距离最小的两个类合并成一个新类，并计算出所得新类和其它各类的距离；接着再将距离最近的两类合并，这样每次合并两类，直至将所有的样本都合并成一类为止。

这样一种连续并类的过程可用一种类似于树状结构的图形即聚类谱系图（俗称树状图）来表示，由聚类谱系图可清楚地看出全部样本的聚集过程，从而可做出对全部样本的分类［３］。

二、五种常用系统聚类分析方法系统聚类法在进行聚类的过程中，需要计算类与类之间的距离。

根据类与类之间的距离计算方法的不同，我们可以将系统聚类法分为单连接法、完全连接法、平均连接法、组平均连接法与离差平方和法等。

１．单连接法（Ｓｉｎｇｌｅｌｉｎｋａｇｅ）单连接法又称最短距离法。

该方法首先将距离最近的样本归入一类，即合并的前两个样本是它们之间有最小距离和最大相似性；然后计算新类和单个样本间的距离作为单个样本和类中的样本间的最小距离，尚未合并的样本间的距离并未改变。

如何使用时间序列聚类分析数据行为时间序列聚类是一种用于分析和理解数据行为的强大工具。

它能够将时间序列数据分为不同的群组，从而揭示出数据背后的潜在模式和趋势。

在本文中，我们将讨论如何使用时间序列聚类来分析和解读数据行为。

1. 数据准备在进行时间序列聚类之前，首先需要准备好数据。

数据可以是任何具有时间属性的序列，例如销售数据、气象数据或股票价格数据。

确保数据是完整的，并且没有缺失值或异常值。

2. 数据预处理在进行聚类之前，需要对数据进行预处理。

常见的预处理步骤包括平滑处理、去除噪声和缩放数据。

平滑处理可以通过滑动平均或指数平滑等方法来实现，以消除数据中的季节性和周期性波动。

去除噪声可以通过滤波或异常值检测来实现。

缩放数据可以将不同尺度的数据统一到相同的范围内，以避免某些特征对聚类结果的影响过大。

3. 特征提取特征提取是时间序列聚类的关键步骤。

它可以将原始时间序列转化为一组具有代表性的特征向量。

常见的特征提取方法包括统计特征、频域特征和时域特征等。

统计特征可以包括均值、方差、最大值和最小值等。

频域特征可以通过傅里叶变换或小波变换来提取。

时域特征可以包括自相关系数、自回归模型参数和移动平均模型参数等。

选择合适的特征提取方法可以提高聚类的准确性和效果。

4. 聚类算法选择选择合适的聚类算法是时间序列聚类的关键。

常见的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。

K-means是一种基于距离的聚类算法，它将数据分为K个簇，每个簇的中心是该簇中所有样本的平均值。

层次聚类是一种自底向上的聚类算法，它通过逐步合并最相似的样本来构建聚类树。

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将样本分为核心点、边界点和噪声点，并根据密度连接性将核心点组成簇。

选择合适的聚类算法可以根据数据的特点和需求来决定。

5. 聚类结果评估评估聚类结果的质量是非常重要的。

常见的聚类评估指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数和Calinski-Harabasz指数等。

数据科学中的时间序列聚类结果评估方法时间序列聚类是数据科学中的重要任务之一，它可以帮助我们发现时间序列数据中的模式和趋势。

然而，对于时间序列聚类结果的评估却是一个具有挑战性的问题。

本文将介绍一些常用的时间序列聚类结果评估方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。

一、轮廓系数（Silhouette Coefficient）轮廓系数是一种常用的时间序列聚类结果评估方法。

它衡量了聚类结果中每个样本的紧密度和分离度。

轮廓系数的取值范围在[-1, 1]之间，越接近1表示样本越好地被聚类，越接近-1表示样本更适合被分类到其他聚类中。

计算轮廓系数的方法如下：1. 对于每个样本i，计算其与同一聚类中所有其他样本的平均距离，记为a(i)。

2. 对于每个样本i，计算其与其他聚类中所有样本的平均距离，取最小值，记为b(i)。

3. 对于每个样本i，计算轮廓系数s(i) = (b(i) - a(i)) / max(a(i), b(i))。

4. 计算所有样本的轮廓系数的均值，即为聚类结果的轮廓系数。

二、DB指数（Davies-Bouldin Index）DB指数是另一种常用的时间序列聚类结果评估方法。

它衡量了聚类结果中的紧密度和分离度，并考虑了聚类之间的差异。

DB指数的取值范围在[0, +∞)之间，越接近0表示聚类结果越好。

计算DB指数的方法如下：1. 对于每个聚类C_i，计算其内部样本的平均距离，记为a_i。

2. 对于每对不同的聚类C_i和C_j，计算它们之间的距离，记为d(C_i, C_j)。

3. 对于每个聚类C_i，选择一个与之距离最近的聚类C_j，计算R_i = (a_i + a_j) / d(C_i, C_j)。

4. 计算所有聚类的R_i的最大值，即为DB指数。

三、CH指数（Calinski-Harabasz Index）CH指数也是一种常用的时间序列聚类结果评估方法。

它衡量了聚类结果的紧密度和分离度，并考虑了聚类之间的差异。

数据分析中的时间序列聚类与趋势分析时间序列数据是以时间顺序排列的数据，它们的数值取决于观测时刻。

在数据分析中，对时间序列数据进行聚类和趋势分析是重要而有挑战性的任务。

本文将重点介绍时间序列聚类和趋势分析的方法与应用。

一、时间序列聚类方法时间序列聚类旨在将相似的时间序列数据归为一类，以便更好地理解和分析数据。

常用的时间序列聚类方法包括：1. K-means聚类K-means聚类是数据分析中常用的一种聚类方法。

在时间序列聚类中，K-means通过计算不同时间序列之间的距离，将相似的时间序列聚类在一起。

2. 基于密度的聚类基于密度的聚类方法（例如DBSCAN）通过发现高密度区域和低密度区域来聚类时间序列数据。

该方法可以自动识别具有相似模式的时间序列。

3. 层次聚类层次聚类将时间序列数据组织成树状结构，通过计算相似度或距离来将数据不断合并或划分，最终形成聚类。

这种方法可用于发现不同层次的时间序列模式。

二、时间序列趋势分析方法时间序列趋势分析旨在揭示时间序列数据中的趋势和模式，以便预测未来的变化。

以下是常用的时间序列趋势分析方法：1. 移动平均法移动平均法是一种将数据平滑处理以便观察趋势的方法。

通过计算一定时间窗口内数据的平均值，可以检测出数据集的整体变化趋势。

2. 指数平滑法指数平滑法通过将历史数据的权重逐渐减小，从而更加关注最近的数据，以预测未来的趋势。

指数平滑法适用于数据具有一定的趋势性和季节性变动的情况。

3. ARIMA模型ARIMA模型是一种常用的时间序列分析模型，用于描述和预测时间序列的趋势和季节性。

它包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，可以较好地捕捉时间序列数据中的变化。

三、时间序列聚类和趋势分析的应用时间序列聚类和趋势分析在众多领域中都具有广泛的应用。

以下是其中几个应用领域的例子：1. 股票市场分析通过对股票价格和交易量等时间序列数据进行聚类和趋势分析，可以更好地理解市场的波动和趋势，从而指导投资决策。

聚类算法在时间序列数据分析中的应用研究章节一：概述时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列数据，它具有不断变化和连续性的特征。

如何对海量的时间序列数据进行有效的分析和建模，一直是数据科学家和工程师面临的难题。

聚类算法因其高效性和灵活性成为了时间序列数据分析的重要工具之一，特别是在异常值检测、分类和预测等领域得到广泛应用。

章节二：常见聚类算法及其原理聚类算法是一种机器学习算法，其目的是将相似的对象归为一类，使得不同类之间的差异尽可能大。

常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、密度聚类和基于模型的聚类等。

2.1 K-means聚类算法K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据按照欧式距离划分到各个簇中。

具体操作方式为：首先随机选择K个中心点（中心点通常为数据集中的样本），然后将数据集中所有点分配到最近的中心点对应的簇中，接着计算每个簇的中心点（即该簇中所有点的平均值），将这些中心点作为新的簇中心重复以上过程，直到簇中心不再变化或达到预设循环次数。

2.2 层次聚类算法层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类算法，其核心思想是将数据集中的样本逐层划分成不同的子集，形成一棵树状结构，这个树状结构即为聚类树。

层次聚类算法有两种方法：凝聚式和分裂式。

凝聚式层次聚类是自下而上的聚合过程，首先将每个数据点视为独立的簇，然后每次选取最近的两个簇合并成为一个簇，直到所有数据点合并为一个簇为止。

分裂式层次聚类是自上而下的分裂过程，从整个数据集开始，逐渐将数据集分裂成不同簇的子集，直到每个子集都只包含一个样本。

2.3 密度聚类算法密度聚类是一种基于样本之间密度的判别方法，其核心思想是将数据划分成不同的密度高的簇。

密度聚类算法将数据中的每个样本看做是一个个体，而不是一个质心点，通过计算样本点的密度，确定簇的形状和大小。

2.4 基于模型的聚类算法基于模型的聚类是一种通过建立聚类模型对数据进行聚类的方法。

基于模型的聚类算法通常采用参数估计方法，通过估计概率模型参数，对数据进行聚类。

基于时间序列的聚类分析方法研究一、引言随着数据量不断增加，人们对数据挖掘算法的需求越来越高。

而数据挖掘算法中的聚类分析方法可以帮助人们在数据量较大的情况下，快速发现数据的规律和特征。

其中，基于时间序列的聚类分析方法是一种在时间序列中搜索重复模式并进行聚类分析的方法。

本文将介绍基于时间序列的聚类分析方法的定义、流程、算法等内容。

二、基于时间序列的聚类分析方法的定义基于时间序列的聚类分析方法是一种利用时间对数据进行分类的方法。

通过寻找时间序列中的规律和相似性，可以将相似的时间序列进行聚类，以便发现数据的规律和特征。

三、基于时间序列的聚类分析方法的流程1. 数据准备：首先，需要将原始时间序列进行数据清洗和预处理，对数据进行标准化、归一化等操作，以便后续处理。

2. 相似度计算：对于时间序列中的每个子序列，需要计算与其他子序列的相似度。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

3. 聚类算法：可以使用常见的聚类算法，如K-means、DBSCAN等，对相似的时间序列进行聚类分析。

4. 结果评估：对聚类结果进行评估，可以使用聚类有效性指标，如轮廓系数，来评估聚类的质量。

四、基于时间序列的聚类分析方法的算法1. K-means算法K-means算法是基于距离的聚类算法，它将数据分为K个簇，使每个数据点到其所属的簇内的所有数据点的距离之和最小化。

该算法的具体步骤为：（1）随机选择K个初始中心点。

（2）计算每个数据点到中心点的距离，并将其分配到最近的簇中。

（3）更新每个簇的中心点。

（4）重复第2和3步，直到中心点不再改变或达到预定的迭代次数。

2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它将数据分为若干个簇，这些簇由密集的数据点组成，并且簇与簇之间较为稀疏。

该算法的具体步骤为：（1）选取一个未访问的核心点。

（2）找出与该核心点密度可达的所有点，加入到该簇中。

（3）重复第1和2步，直到所有的核心点都被访问。

聚类分析方法及其应用聚类分析是一种通过寻找数据中相似模式并将其组织成群集的方法。

它在许多领域中得到广泛应用，如数据挖掘、机器学习、图像处理等。

本文将介绍聚类分析的基本概念和常用方法，并讨论其在实际应用中的一些案例。

一、聚类分析的基本概念聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本根据相似性进行分组。

相似的样本被分配到同一个群集中，而不相似的样本则分配到不同的群集。

聚类分析的目标是从数据中发现隐藏的结构和模式，并为进一步的分析和决策提供基础。

二、常用的聚类分析方法1. K-means聚类K-means聚类是最常用的聚类算法之一。

它将样本分为K个群集，其中K是用户定义的参数。

算法的核心思想是通过迭代优化，将样本逐步分配到最近的群集中心。

K-means聚类对于处理大规模数据集时具有较高的效率和可伸缩性。

2. 层次聚类层次聚类是一种基于距离和相似性的分层方法。

它从一个群集开始，然后逐步合并或划分群集，直到满足预定义的停止条件。

层次聚类的优势在于不需要预先指定聚类的数量，并且可以生成树状的聚类图谱。

3. 密度聚类密度聚类算法将样本分配到高密度区域，并将低密度区域作为噪声或离群点。

其中最著名的方法是DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)，它通过定义样本之间的距离和邻域密度来确定聚类。

三、聚类分析的应用案例1. 客户细分聚类分析可以帮助企业将客户分为不同的细分市场。

通过分析客户的购买行为、兴趣偏好等因素，可以发现潜在的市场需求和消费习惯。

2. 社交网络分析聚类分析可以帮助社交媒体平台挖掘用户之间的关系和兴趣群体。

通过聚类分析，可以将用户分为相似的群集，并提供个性化的推荐和广告。

3. 医学图像处理在医学领域，聚类分析可以帮助医生对疾病进行分类和诊断。

通过分析医学图像中的不同特征，可以将病灶分为不同的类型，并辅助医生做出准确的诊断。

基于暂态响应时间分析与暂稳态模式识别的锁相环参数自适应
方法
于艇;贾文阁;杜冰心;孙辉;代宇琦;雷万钧
【期刊名称】《电工电能新技术》
【年(卷),期】2024(43)3
【摘要】锁相环的设计对保障交流网络中设备安全运行有着重要意义,锁相环实现方法与参数设计对锁相环的响应时间、抗扰能力等控制特性起到重要影响。

本文通过结合小信号频域模型与大信号状态空间模型,分析同步坐标系锁相环的暂稳态响应特性,得出各参数设计对于锁相环控制特性的影响;在理论分析基础上,提出了基于响应时间与暂稳态模式识别的锁相环参数自适应框架。

仿真与实验结果验证了所提出的参数自适应方法可以通过实现参数动态调节,达到对锁相环暂态快速响应与稳态抗扰的设计要求。

【总页数】10页(P31-40)
【作者】于艇;贾文阁;杜冰心;孙辉;代宇琦;雷万钧
【作者单位】深圳中广核工程设计有限公司;西安交通大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM935
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