Klasifikacija dogodkov v časovnih vrstah s strojnim učenjem

Kavran, Domen

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Klasifikacija dogodkov v časovnih vrstah s strojnim učenjem
Avtorji:	ID Kavran, Domen (Avtor) ID Lukač, Niko (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	UN_Kavran_Domen_2018.pdf (979,03 KB) MD5: B35CBB4859C201A824717EC475933DB8 PID: 20.500.12556/dkum/30b6ffc8-0071-4f8c-a1b0-244528f7d180
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Diplomsko delo/naloga
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V diplomskem delu opišemo algoritem segmentacije časovnih vrst in postopek priprave vektorjev značilnic segmentov za učenje in testiranje klasifikacijskih modelov za zaznavo dogodkov. Segmentacijo časovnih vrst izvedemo z algoritmom drsečega okna, kjer za merilo razdalje med vrednostmi uporabimo algoritem dinamičnega časovnega sledenja. Pripravo vektorjev značilnic segmentov začnemo z definiranjem slovarja lokalnih podsegmentov. Slovar je pridobljen z gručenjem K-povprečij. Vsak segment predstavimo z normaliziranim histogramom pojavitev lokalnih podsegmentov na podlagi slovarja. Za učenje klasifikacijskih modelov uporabimo algoritme strojnega učenja, ki se razlikujejo v računski zahtevnosti in doseženi natančnosti, na katero vplivajo tudi izbrani parametri segmentacije in velikost slovarja.
Ključne besede:	klasifikacija, časovna vrsta, strojno učenje, segmentacija
Kraj izida:	[Maribor
Založnik:	D. Kavran
Leto izida:	2018
PID:	20.500.12556/DKUM-71224
UDK:	004.5:004.852(043.2)
COBISS.SI-ID:	21746198
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:IAHD3P8D
Datum objave v DKUM:	28.08.2018
Število ogledov:	2376
Število prenosov:	242
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	26.07.2018

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Classification of events in time series data using machine learning
Opis:	In this thesis, an algorithm of time series segmentation and procedure of preparing segments feature vectors for training and testing classification models are presented, in order to detect time series events. Sliding window algorithm with dynamic time warping as distance measure is used for time series segmentation. Creating segments feature vectors starts with defining a dictionary of local subsegments. Dictionary is created with K-means clustering. Each segment is described with normalized histogram of local subsegment occurances based on dictionary. Machine learning algorithms, used for training classification models, differ in computation complexity and achieved accuracy. Achieved accuracy depends on the selected segmentation parameters and dictionary.
Ključne besede:	classification, time series, machine learning, segmentation

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj