Tidig klassificering av tidsseriedata har visat sig vara mycket användbar i ett fåtal viktiga tillämpningar, t.ex. medicin- och hälsoinformatik, produktionsledning inom industrin, säkerhets- och säkerhetshantering. Vissa klassificeringar har föreslagits för att uppnå god hörbarhet i klassificeringen, men tolkningen av den tidiga klassificeringen är fortfarande till stor del ett öppet problem. Utan tolkningsbara egenskaper kan experter på tillämpningsområden, till exempel läkare, vara ovilliga att anta en tidig klassificering. I detta dokument tar vi itu med problemet med att extrahera tolkningsbara funktioner i tidsserier för tidig klassificering. Specifikt förespråkar vi lokala formlets som funktioner, som är segment av tidsserier kvar i samma utrymme av inmatningsdata och därmed är mycket tolkningsbara. Vi extraherar lokala formlets tydligt manifesterar en målgrupp lokalt och tidigt så att de är effektiva för tidig klassificering. Våra experimentella resultat på sju referensdatauppsättningar visar tydligt att de lokala formler som extraheras genom våra metoder är mycket tolkningsbara och kan uppnå effektiv tidig klassificering.
Detta problem har tagits upp genom att extrahera formler för tidig klassificering REF.
Extracting interpretable features for early classification on time series
{'venue': 'In the Proceedings of SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}