Abstrakt. Dagens cyberfysiska system genererar stora mängder tidsseriedata. Eftersom manuell kontroll av sådana data inte går att dra, har behovet av inlärningsmetoder för att hjälpa till att upptäcka logisk struktur i data ökat. Vi föreslår en logikbaserad ram som gör det möjligt att integrera domänspecifik kunskap i formler i en parametrisk logisk specifikation över tidsseriedata. Nyckelidén är att sedan kartlägga en tidsserie till en yta i parameterutrymmet för formeln. Med tanke på denna kartläggning identifierar vi Hausdorff-avståndet mellan gränserna som ett naturligt avståndsmått mellan två tidsseriedata under linsen i den parametriska specifikationen. Detta gör det möjligt att inbädda icke-trivial domänspecifika kunskaper i distansen metrisk och sedan använda offthe-shelf maskininlärning verktyg för att märka data. Efter att ha märkt uppgifterna visar vi hur man extraherar en logisk specifikation för varje etikett. Slutligen visar vi upp vår teknik på verkliga trafikdata för att lära sig klassificeringar/skärmar för slow-downs och trafikstockningar.
I REF eliminerar författarna denna ytterligare börda för användaren genom att föreslå en metod som kartlägger tidsinställda spår till en yta i parameterutrymmet för formeln, och sedan använder dessa kurvor som funktioner.
Time Series Learning using Monotonic Logical Properties
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}