多変量時系列データの柔軟な分割方法の提案
書誌事項
- タイトル別名
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- Flexible segmentation for multi-dimensional time series data
説明
<p>IoTの発展に伴い、大量の時系列データが取得可能になりつつある。このような時系列データから有用な知見を発見するために、多変量時系列データを特徴的なパターンに分割するセグメンテーション方法が注目を集めている。しかしながら、既存手法では分割位置が変数に関わらず同一であり、変数間の特徴を捉えることが困難であった。この問題に対応するために、各変数で適切な分割位置を求める手法を提案する。そして、人工データと実データを用いて提案手法の有効性を検証する。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2019 (0), 1I4J205-1I4J205, 2019
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282763118487936
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- NII論文ID
- 130007658374
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可