Hyperspectral time-series clustering of microalgal growth kinetics for strain-aware harvest timing
Cette étude présente un cadre de travail fondé sur les données qui utilise le partitionnement de séries temporelles hyperspectrales par l'algorithme Dynamic Time Warping afin de regrouper les souches microalgales selon leurs comportements distincts de cinétique de croissance plutôt que par taxonomie, permettant ainsi d'optimiser le moment de la récolte pour chaque souche spécifique.