Tidsserieklassificeringen har rönt stor uppmärksamhet på grund av de olika områden där tidsseriedata observeras, allt från medicin till ekonometri. Traditionellt har tidsserieklassificeringens fokus legat på kort tidsseriedata som består av några mönster som uppvisar variabilitet, medan man nyligen har försökt att fokusera på längre serier som består av flera lokala patrepeat med en godtycklig oegentlighet. Det primära bidraget från detta dokument bygger på att presentera en metod som kan detektera lokala mönster i repetitiva tidsserier genom att montera lokala polynomfunktioner av en viss grad. Vi fångar de repetitiva graderna av tidsseriedata med hjälp av en ny åtgärd. Dessutom approximerar vår metod lokala polynom i linjär tid och säkerställer en övergripande linjär körtid komplexitet. Koefficienter för polynomfunktionerna omvandlas till symboliska ord via liksidiga diskretiseringar av koefficienternas fördelningar. De symboliska polynomorden gör det möjligt att upptäcka liknande lokala mönster genom att tilldela samma ord till liknande polynom. Dessutom konstrueras ett histogram av ordens frekvenser från varje tidsseries påse med ord. Varje rad av histogrammet möjliggör en ny representation för serien och symboliserar förekomsten av lokala mönster och deras frekvenser. I en experimentell jämförelse mot state-of-the-art basics på repetitiva datauppsättningar, vår metod visar betydande förbättringar i form av förutsägelse noggrannhet.
Symbolisk polynom (SP) REF är en symbolisk representation utformad för att upptäcka lokala mönster.
Scalable Classification of Repetitive Time Series Through Frequencies of Local Polynomials
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}