多次元時系列インクリメンタル学習アルゴリズム(MTIL)

オンラインセグメンテーションアルゴリズム(MD-SWAB)やインクリメンタルなクラスタリングアルゴリズム(HB-SOINN)を使って,大量のマルチモーダル・センサデータにおける頻出パターンをインクリメンタルに学習するアルゴリズムMTIL (Multidimensional Time-series Incremental Learning algorithm)の開発を行っている.現在開発している方法は3つの特色がある.第一に,全部の時系列データを保持する必要がないので,頻出時系列パターンを高速に検出できる.第二に,時系列パターンのカテゴリ数を報告できる.第三は,インクリメンタルな探索が可能である.

図1: MTIL (Multidimensional Time-series Incremental Learning algorithm)の構成

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