非定常時系列データ分類方法、装置、プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体

Inventor： , , ,
Applicant, Patent owner：
Agent (2)：草野卓 , 稲垣稔
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2004245275
Publication number (International publication number)：2006064847
Application date： Aug. 25, 2004
Publication date： Mar. 09, 2006
Summary：

【課題】 F0パタンのような欠測値を含む非定常時系列データを客観的な測度に基づき分類する。【解決手段】分類対象となる時系列データy(s)tを読み込み(ステップS1)、それらに多項式回帰モデルを適用して時系列データy(s)tの変動傾向を示すトレンド関数の推定関数T^(s)(t)=(1,t,t2,...,tp-1)・β^(s)LSEをサンプルsごとに生成する(ステップS2)。ここで次数pは情報量基準AIC(s)(p)を最小値化するように決定され、回帰係数推定値β^(s)LSEは、最小二乗法によって算出する。次に、この推定関数T^(s)(t)から二群判別分析によって判別関数を生成し(ステップS3)、その判別関数を用いて推定関数T^(s)(t)のクラスター分析を行い(ステップS4)、その分類結果を出力する(ステップS5)。【選択図】図1

Claim (excerpt)：

一部が欠測した観測値の時系列データの傾向を分類する非定常時系列データ分類方法であって、サンプルsのサンプリング時刻tにおける上記時系列データy(s)tがメモリに格納されており、推定関数生成手段が、多項式回帰モデルを適用し、上記時系列データy(s)tの変動傾向を示すトレンド関数の推定関数T^(s)(t)をサンプルsごとに算出する手順と、判別分析手段が、上記推定関数T^(s)(t)から判別関数を生成する手順と、クラスター分析手段が、上記判別関数を用い、上記推定関数T^(s)(t)のクラスター分析を行う手順と、を有することを特徴とする非定常時系列データ分類方法。

IPC (4)：

G10L 11/00 , G10L 15/10 , G10L 15/02 , G10L 11/04

FI (4)：

G10L7/02 A , G10L3/00 531N , G10L9/00 301A , G10L7/02 B

F-Term (1)：

5D015AA06

Patent cited by the Patent：

Cited by applicant (1)

相場を構成する全要素の時間的推移のパターンを一覧表示した相場情報表示方法とその装置
Gazette classification：公開公報 Application number：特願2001-367921 Applicant：西原健次

Cited by examiner (1)

相場を構成する全要素の時間的推移のパターンを一覧表示した相場情報表示方法とその装置
Gazette classification：公開公報 Application number：特願2001-367921 Applicant：西原健次

Article cited by the Patent：

Cited by applicant (2)

量的判断常識人工知能における定量化方式
親子の音声基本周波数パタンの類似性判別手法 Discrimination for fundamental frequency patterns of inf

Cited by examiner (2)

量的判断常識人工知能における定量化方式
親子の音声基本周波数パタンの類似性判別手法 Discrimination for fundamental frequency patterns of inf

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