Abstrakt. Tidig klassificering av multivariata tidsserier har nyligen framträtt som ett nytt och viktigt ämne inom datautvinningsområden med breda tillämpningar såsom tidig upptäckt av sjukdomar inom hälso- och sjukvården. De flesta av de befintliga studierna i detta ämne fokuserade endast på univariata tidsserier, medan några mycket färska verk som utforskar multivariata tidsserier endast ansågs numeriska attribut och inte är tillämpliga på multivariata tidsserier som innehåller både numeriska och kategoriska attribut. I detta dokument presenterar vi en ny metod som heter REACT (Tillförlitlig Early ClassificaTion), som är det första arbetet som behandlar frågan om att konstruera en effektiv klassificerare på multivariata tidsserier med numeriska och kategoriska attribut på seriellt sätt för att garantera noggrannhetens stabilitet jämfört med de klassifierare som använder fulllånga tidsserier. Dessutom använder vi oss också av GPU:s parallella datorteknik för att utveckla en utökad mekanism för att bygga den tidiga klassificeringen på ett effektivt sätt. Experimentella resultat på verkliga datauppsättningar visar att REACT avsevärt överträffar den senaste metoden när det gäller noggrannhet och hörselförmåga, och genomförandet av GPU verifieras för att avsevärt öka effektiviteten genom flera storleksordningar.
Dessutom generaliserar REF dessa metoder till den multivariata inställningen med både numeriska och kategoriska egenskaper.
Reliable Early Classification on Multivariate Time Series with Numerical and Categorical Attributes
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}