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J-GLOBAL ID：202102289232282959   整理番号：21A3269305

記号4次データに適用した多重時系列モデリングのための3段階アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A three-stage approach for modeling multiple time series applied to symbolic quartile data

著者 (3件)： Reyes Dailys M.A. (Centro de Informatica, Universidade Federal de Pernambuco, Av. Jorn. Anibal Fernandes, s/n - Cidade Universitaria, Recife, 50740-560, PE, Brazil) ,  de Souza Renata M.C.R. (Centro de Informatica, Universidade Federal de Pernambuco, Av. Jorn. Anibal Fernandes, s/n - Cidade Universitaria, Recife, 50740-560, PE, Brazil) ,  de Oliveira Adriano L.I. (Centro de Informatica, Universidade Federal de Pernambuco, Av. Jorn. Anibal Fernandes, s/n - Cidade Universitaria, Recife, 50740-560, PE, Brazil)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 187  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ科学は,任意のドメインにおけるデータの異常体積から知識を抽出するための方法を探すことに関するものである。本論文は,集合,プロトタイプ選択,およびシンボリックデータ解析(SDA)フレームワークにおける予測を組み合わせた,四分位データに基づく時系列予測のための新しい3段階アプローチを紹介した。最初に,時系列を総括して,エンティティのクラスを新しい時系列を表現することによって得た。相互情報に基づくプロトタイプ選択プロセスを,より代表的なクラスデータセットを得るために適用した。各クラスは,四分位記号データと呼ばれる3つの継続値のリストによって記述される。特別な事例として,Boxプロット時系列を示した。このフレームワークにおいて,記号データを得て,クラスのエンティティ間の変動性を考慮した。ボックスプロット予測のためのアプローチを多変量統計モデリングから構築した。合成と実際の記号時系列を実験で考慮し,提案した方法の有用性を実証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多重化 ,  データ解析 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： エンティティ ,  データサイエンス ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 記号データ解析 ,  ボックスプロット ,  プロトタイプ選択 ,  相互情報 ,  多重時系列 ,  ベクトル自己回帰モデル

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  オートマトン理論  (JB04000O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 記号 ,  多重 ,  時系列 ,  モデリング ,  段階