这篇发表于 2026 年的综述文章《A comprehensive review of time series classification: Traditional, deep learning, and few-shot learning Methods》，为时间序列分类（TSC）领域提供了一个全新的系统性视角。作者构建了一个'三横三纵'的框架，不仅梳理了技术演进，还深入探讨了实际场景中的适配性问题。
核心框架：三维透视 TSC
文章最亮眼的设计在于其多维度的分类体系。横向看，它覆盖了从传统统计方法到前沿深度学习和少样本学习的完整谱系；纵向则贯穿数据维度、方法维度与应用维度。这种结构填补了以往综述往往只关注算法本身而忽略场景适配性的空白。
方法论演进与取舍
在技术路线上，我们可以清晰地看到三条路径的博弈与融合：
- 传统分析方法：包括 ARIMA、小波分析以及 DTW 等相似性度量。这类方法可解释性强，在小样本场景下表现稳健，但严重依赖人工特征工程，泛化能力受限。
- 深度学习方法：CNN、TCN 处理局部模式，LSTM、Transformer 捕捉长时依赖，混合架构与时空融合模型则是当前的主流。优势在于端到端的学习能力和对复杂数据的适应性，代价是计算开销大且需要海量标注数据。
- 少样本学习方法：针对标注稀缺痛点，迁移学习、自监督对比学习及元学习提供了新思路。虽然能解决冷启动问题，但对预训练任务设计和跨域泛化仍有挑战。
值得注意的是，数据增强与模型优化也是提升性能的关键环节。无论是时频域增强、生成模型（GAN/VAE/Diffusion），还是神经架构搜索（NAS）与知识蒸馏，都在试图打破性能瓶颈。
典型场景与挑战
理论最终要落地于场景。文中重点剖析了四大领域的痛点：
- 医疗信号：ECG、EEG 等数据个体差异大，隐私限制严格，噪声干扰强。
- 雷达目标识别：HRRP 数据对姿态敏感，相位信息复杂，开放集识别难度大。
- 工业故障诊断：振动信号面临类别极度不平衡、工况变化快及复合故障并发的问题。
- 网络流量检测：概念漂移、加密流量识别及对抗攻击导致误报率居高不下。
这些挑战说明，单纯追求精度指标已不够用，鲁棒性和实时性才是工业界的核心诉求。
未来方向与思考
展望未来，几个趋势值得关注：一是结合物理模型的生成式增强，提升样本质量与跨域泛化；二是将因果机制嵌入模型，增强可解释性；三是轻量化架构与边缘智能部署，适应资源受限环境；四是构建通用的时序基础模型，支持跨任务迁移。
作为从业者，我们应意识到当前研究仍面临'模型复杂度 vs 数据稀缺'、'通用性 vs 可解释性'的张力。未来的突破点可能在于物理机制与数据驱动的深度融合，以及在多模态和边缘侧的实际部署能力。对于企业而言，模型的稳定性与可维护性往往比单纯的 SOTA 精度更具长期价值。
