FMMVCC：基于模糊 Mamba 的单变量时间序列多视图对比聚类

论文提出 FMMVCC，一种面向单变量时间序列的无监督深度聚类框架，将 Mamba 状态空间序列建模与模糊聚类、多视图自监督学习结合，通过时间遮蔽和数据增强学习表示。作者称其在线性复杂度下捕捉长程依赖，并在 15 个基准数据集、60 项指标中有 29 项取得最佳表现，所有测试场景平均排名最高。