全体的傾向と局所的特徴に基づく時系列データの言葉による表現

DOI
  • 馬野 元秀
    大阪府立大学 大学院理学系研究科 情報数理科学専攻
  • 岩浅 貴大
    大阪府立大学 大学院理学系研究科 情報数理科学専攻
  • 高橋 勝稔
    大阪府立大学 大学院理学系研究科 情報数理科学専攻

書誌事項

タイトル別名
  • Expressions of Time Series in Natural Language with Global Trends and Local Features
  • ―データの傾向に基づく期間のファジィ集合の決定―
  • - Defining of Fuzzy Intervals in the Temporal Axis Based on Tendency of Time Series

抄録

時系列データとは時間順に並んだ数値データのことで、人間はこのような時系列データを言葉で理解していると思われる。そこで、我々は与えられた時系列データの全体的傾向と局所的特徴を言葉で表現する方法を提案してきた。しかし、これまでの方法では、全ての時系列データに対して3つの期間を同じ定義のファジィ集合を用いているためにデータの傾向と合わない表現になることがある。人間は時系列データに対していくつかの期間を定義するとき、傾向が大きく変化している時刻を境に期間を定義すると思われる。そこで、本論文では、時系列データをいくつかの断片に分割して、それらの傾向が前後で類似しているものを1つにまとめていくことで傾向が大きく変化している時刻を見つけ出し、その時刻を基に期間のファジィ集合を定義する方法を提案する。これにより期間のファジィ集合がデータに基づいた分割になり、全体的傾向がより妥当な言葉で表現されるようになる。

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001205674473088
  • NII論文ID
    130005480689
  • DOI
    10.14864/fss.30.0_808
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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