Abstract-Early klassificering av tidsseriedata i en dynamisk miljö är ett utmanande problem av stor betydelse vid signalbehandling. I detta dokument föreslås en klassificeringsarkitektur med ett förkastande alternativ som kan fatta beslut online utan att behöva vänta på att hela tidsseriens signal ska vara närvarande. Huvudidén är att klassificera en lukt/gassignal med en godtagbar noggrannhet så tidigt som möjligt. I stället för att använda en senare sannolikhet för klassificering använder den föreslagna metoden en ensembles "överenskommelse" för att avgöra om den sökandes etikett ska godtas eller förkastas. Den introducerade algoritmen tillämpas på biokemi problemet med lukt klassificering för att bygga en ny Electronic-Nose kallas Forefront-Nose. Experimentella resultat på testbäddsanläggningen i vindtunneln bekräftar robustheten i fram-nosen jämfört med standardklassificeringarna ur både hörsel- och igenkänningsperspektiv.
Efter det, Hatami et al. I REF föreslogs en klassificering av ensembler med ett avvisande alternativ.
Classifiers With a Reject Option for Early Time-Series Classification
{'venue': 'Computational Intelligence and Ensemble Learning (CIEL), IEEE Symposium on, 9-16, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}