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J-GLOBAL ID：201902285400026595   整理番号：19A2244968

情報エントロピーとDTWに基づく多次元時系列類似性測定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A similarity metric algorithm for multivariate time series based on information entropy and DTW

著者 (3件)： Qiao Meiying (河南理工大学電气学院,河南焦作454000;煤炭安全生産河南省協同創新中心,河南焦作454000) ,  Liu Yuxiang (河南理工大学電气学院,河南焦作,454000) ,  Tao Hui (河南理工大学電气学院,河南焦作,454000)
資料名： Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni  (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)
巻： 58  号： 2  ページ： 1-8  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1458A  ISSN： 0529-6579  CODEN： CHTHAJ  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： 情報エントロピーと動的時間規則(DTW)に基づく多次元時系列類似性測定法を提案した。まず、マハラノビス距離(mahalanobisdistance)に基づくDTWは、多次元時系列の各変数間の相互関係だけでなく、長さの異なる時系列に対して、動的規則によって正確にアラインメントできる。第二に,情報エントロピー理論を使用して,損失関数を最小化することによって,Markov距離行列を学習して,グローバル最適Markov行列を得た。提案したアルゴリズムの効果を検証するため,UCIデータセットの5つのデータセットを選択し,最近傍分類アルゴリズムを採用して分類実験を行った。実験結果は,このアルゴリズムが他のアルゴリズムよりも分類精度が高く,時間消費が少ないことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  損失関数 ,  *アルゴリズム ,  *高次元
準シソーラス用語： 分類精度 ,  分類アルゴリズム ,  距離行列 ,  Mahalanobis距離 ,  類似性測定 ,  *情報エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報エントロピー ,  多次元 ,  時系列 ,  類似性測定 ,  アルゴリズム