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J-GLOBAL ID：202002269580951912   整理番号：20A2282818

大きな不連続性を持つ時系列のための分割対距離【JST・京大機械翻訳】

Segmented Pairwise Distance for Time Series with Large Discontinuities

著者 (5件)： He Jiabo (The University of Melbourne,School of Computing and Information Systems,Australia) ,  Erfani Sarah (The University of Melbourne,School of Computing and Information Systems,Australia) ,  Wijewickrema Sudanthi (The University of Melbourne,Department of Otolaryngology,Australia) ,  O’Leary Stephen (The University of Melbourne,Department of Otolaryngology,Australia) ,  Ramamohanarao Kotagiri (The University of Melbourne,School of Computing and Information Systems,Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2020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： 大きな不連続性を有する時系列は多くのシナリオで一般的である。しかし,既存の距離ベースアルゴリズム(例えば,DTWとその派生アルゴリズム)は,これらの時系列ペア間の距離測定において,あまり実行できない。本論文では,大きな不連続性を持つ時系列間の距離を測定するために,分割ペアワイズ距離(SPD)アルゴリズムを提案した。SPDは距離ベースアルゴリズムに直交し,それらに埋め込むことができる。オープンデータセットと外科時系列(バーチャルリアリティ手術シミュレータで側頭骨手術を行う外科医)の専用データセットの両方で,対応する距離ベースのものに対するSPD埋め込みアルゴリズムの利点を検証した。実験結果は,SPD埋込みアルゴリズムが,Silhouette指数(SI)によって測定される大きな不連続性を有する時系列の間の距離測定において,対応する距離ベースのものより優れていることを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  側頭骨 ,  距離測定 ,  *不連続性 ,  バーチャルリアリティ
準シソーラス用語： 手術シミュレータ ,  オープンデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 不連続性 ,  時系列