Abstrakt. Problemet med att upptäcka tidigare okända frekventa mönster i tidsserier, även kallade motiv, har nyligen introducerats. Ett motiv är ett subseriemönster som framträder ett betydande antal gånger. Resultaten visar att motiv kan ge värdefulla insikter om data och ha ett brett spektrum av tillämpningar i datautvinningsuppgifter. Huvudmotiveringen till denna studie var behovet av att minera tidsseriedata från proteinviknings-/vikningssimuleringar. Vi föreslår en algoritm som extraherar ungefärliga motiv, dvs. motiv som fångar delar av tidsserier med ett liknande och slutligen symmetriskt beteende. Preliminära resultat av analys av proteinutvecklingsdata stöder detta förslag som ett värdefullt verktyg. Ytterligare experiment visar att användningen av vår algoritm inte är begränsad till just detta problem. I stället kan det vara ett intressant verktyg att använda i många verkliga problem.
Ett annat tillvägagångssätt för att hitta motiv i tidsserier av Proteiner beskrivs i REF.
Mining Approximate Motifs in Time Series
{'venue': 'Discovery Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}