Abstract-Time series klassificering (TSC) uppstår inom många områden och har ett brett spektrum av tillämpningar. Här antar vi bag-ofwords (BoW) ram för att klassificera tidsserier. Vår algoritm tar först prover på lokala subsekvenser från tidsserier på function-point platser när de är tillgängliga. Den bygger sedan lokala deskriptorer och modellerar deras distribution av Gaussiska blandningsmodeller (GMM), och slutligen beräknar den en Fisher Vector (FV) att koda varje tidsserie. De kodade FV-representationerna av tidsserier används enkelt av befintliga klassiatorer, t.ex. SVM, för utbildning och förutsägelse. I vårt arbete fokuserar vi på att upptäcka bättre funktionspunkter och skapa bättre lokala representationer, samtidigt som vi använder befintliga tekniker för att lära sig kodbok och koda tidsserier. Speciellt utvecklar vi en effektiv topp- och daldetekteringsalgoritm från realtidsdata. Subsekvenser provtas från dessa toppar och dalar, i stället för stickprov slumpmässigt eller enhetligt som tidigare. Därefter är två lokala deskriptorer, Histogram of Oriented Gradients (HOG-1D) och Dynamic Time warping-Multidimensionella skalning (DTW-MDS), utformade för att representera provade subsekvenser. Båda deskriptorerna kompletterar varandra och deras sammanslagna representation visas vara mer beskrivande än enskilda. Vi testar vår strategi i stor utsträckning på 43 UCR tidsseriedataset, och får avsevärt förbättrade klassificeringsnoggrannheter över befintliga tillvägagångssätt, inklusive NNTW och shapelettransform.
I stället för att provtas slumpmässigt eller enhetligt använde REF en topp- och daldetekteringsalgoritm och subsekvenser provtas från dessa toppar och dalar.
Classifying Time Series Using Local Descriptors with Hybrid Sampling
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}