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J-GLOBAL ID：201702284809913198   整理番号：17A1932369

マルチモデルに基づく不等長時系列データ相関アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Data association algorithm for unequal length sequence based on multiple model

著者 (4件)： Sun Guidong (海軍航空工程学院電子信息工程系,烟台,264001) ,  Guan Xin (海軍航空工程学院電子信息工程系,烟台,264001) ,  Yi Xiao (海軍航空工程学院電子信息工程系,烟台,264001) ,  Zhao Jun (91934部隊,義烏,322000)
資料名： Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao  (Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 8  ページ： 1640-1646  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2402A  ISSN： 1001-5965  CODEN： BHHDE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 単一モデルは,異なる長さの時系列データを扱う際に,計算精度,複雑さ,および反干渉性を考慮することができないので,マルチモデル(MM)に基づく不連続長系列データ相関アルゴリズムを提案した。スライディングウィンドウと動的時間曲げ(DTW)に基づく異なる長さ系列類似性測定モデルをMMの入力モデルとして、2種類のモデルで計算した時間変化の比をモデル判断指標としてモデル転換を行い、2種類のモデルの優勢相補を実現し、モデルの応用条件を得た。最後に、MM作用後の異なる長さの配列類似度を出力し、これを関連指標として関連判定を行う。シミュレーション実験により、MM関連アルゴリズムが不等長配列データの関連性を処理する有効性を検証し、配列長さと突然変異率変化が関連効果に与える影響について分析した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不連続性 ,  経時変化 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  コヒーレンス
準シソーラス用語： 類似度 ,  類似性測定 ,  スライディングウィンドウ ,  複雑性 ,  計算精度 ,  *時系列データ ,  *マルチモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data association ,  unequal length ,  sequence similarity ,  multiple model (MM) ,  rate of change between time and similarity

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチモデル ,  時系列データ ,  相関 ,  アルゴリズム