我可以将数据（图表）中的时间序列图形创建为C＃中的图像。一个可能是测量值的移动平均值，例如100像素乘100像素，X上的时间，Y上的值。
我只训练带有期望（或不期望）结果的值的图表。这意味着我有很多10k的成功图像，我可以用来训练NN。
我们的想法是查看当前图表并建立与训练数据的匹配百分比（许多成功的图像可以编译/求和，平均等等。高％匹配现在可能与之前的成功相同。
但我无法弄清楚：
问：如何比较图像，或者更基本的是，如何加载当前图像以在受过训练的NN中进行测试。我真的需要10,000个输入节点吗？！
必须有更好的方法。
现在我正在努力使Encog / C＃适用于图像识别/匹配。在OCR中似乎有很多研究，其中输入数据很难/不，但对训练数据的“模糊”匹配并不多...