抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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一般的に時系列(TS)知識発見における,特に類似性検索の研究は近年盛んになってきた,大量の高次元TSデータを必要としていることを応用ドメインの数に起因していた。残念なことに,多くの実際的な応用のための,そのようなフレームワークにおける高次元性は,生データから重要なパターンを明らかにすることを困難にしている。TS変換技術は,多くのパターン認識タスクのための重要な前処理ツールになってきた。本論文では,検索結果の精度を向上させるためにTS値と動向情報を組み込んだTSとproposea記号変態過程における類似性検索の問題,および象徴的類似度を調べた。は提案した方法の性能を評価するために多数の実験を行った。著者らの結果は,時系列特性の良好な捕捉を示し,増加した精度と効率を提供した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】