I denna studie föreslås en ny metod som kallas övervakad fuzzy discretization (SFD), som kan användas utan att ha expertis på data, för att klassificera tidsseriedatauppsättningar. Eftersom en EKG-signal delvis är stationär är klassificeringsprocessen svårare än för helt stationära signaler. Å andra sidan, eftersom den föreslagna metoden kan användas utan att ha sakkunskap om data, är omfattande data som EKG-signaler tillräckliga för att införa en sådan metod. För att bevisa SFD:s effektivitet används RR-intervall som valts från en gemensam ECG-databas i klassificeringsförsöken. Vissa parametrar, såsom koefficienterna för diskretisering, lika tidsskärning, inlärningshastighet och momentum, analyseras för den högsta graden av framgång i klassificering. En ny mekanism som kallas inkonsekvensdetektor föreslås för att öka framgångsnivån i övervakad inlärning genom att justera inlärningshastigheten. De bästa resultaten av SFD-metoden jämförs med resultaten från andra studier i samma databas, som förhoppningsvis fastställer att den föreslagna metoden är värd att undersöka på andra områden på grund av dess förväntade framgång.
Övervakad fuzzy diskretization för att klassificera tidsserie datauppsättningar föreslås i REF.
Time series adapted supervised fuzzy discretization: an application to ECG signals
{'venue': None, 'journal': 'Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}