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J-GLOBAL ID：201702276830372509   整理番号：17A1393621

センサの弱いラベルづけをした時系列データのバーストイベント分類【Powered by NICT】

Burst-Based Event Classification on Weakly Labeled Time Series Data of Sensors

著者 (4件)： Zhang Hanbo ,  Wang Yawen ,  Wang Peng ,  Wang Wei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigData Congress  ページ： 452-459  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサによって生成される時系列データにイベント検出は可変センサの展開で大きな関心を集めている。本論文では,BECと呼ばれるセンサデータに事象を分類するための新しいフレームワークを提案した。ファジィ時間点に長い原時系列と事象ラベルが与えられたとき,BECが事象を表現するためにバーストベース特徴を抽出する。は主にこのフレームワークの中で解決すべき二つの重要な課題。最初に,十分な情報を含む適切な部分系列へのファジィ時点を拡張する。第二に,分類モデルを訓練するためにバーストベース特徴を抽出する。は非現実的な仮定と人手介入無しに,センサデータを扱う場合に提案フレームワークが最先端の手法よりも優れていることをreallifeデータセット上で示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *センサ ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 分類モデル ,  センサデータ ,  イベント検出 ,  *時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  移動通信  (ND08030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラベル ,  時系列データ ,  バースト ,  イベント ,  分類