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相同性検索を用いた2つの時系列データからの類似部分抽出手法とDTWによる類似部分の評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/70415
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/704159aa301ae-bffc-4fe6-8950-ddbdbe25c57e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS10080024.pdf (514.2 kB)
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Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-09-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 相同性検索を用いた2つの時系列データからの類似部分抽出手法とDTWによる類似部分の評価 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Homology Search Retrieval from Two Time Series Data and Evaluation by Dynamic Time Warping | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学生命医科学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学大学院工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学生命医科学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of department of life and medical science, Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering, Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Engineering, Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Engineering, Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of department of life and medical science, Doshisha University | ||||||||
| 著者名 |
廣安, 知之
西井, 琢真
吉見, 真聡
三木, 光範
横内, 久猛
× 廣安, 知之 西井, 琢真 吉見, 真聡 三木, 光範 横内, 久猛
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| 著者名(英) |
Tomo, Hiroyasu
Takuma, Nishii
Masato, Yoshimi
Mitsunori, Miki
Hisatake, Yokouchi
× Tomo, Hiroyasu Takuma, Nishii Masato, Yoshimi Mitsunori, Miki Hisatake, Yokouchi
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本研究では，2 本以上の時系列データに対して類似部分の抽出手法を提案している．提案手法は，時系列データを再量子化し，文字列検索アルゴリズムを用いて類似部分を抽出する方法である．文字列検索アルゴリズムには，相同性検索を利用する．相同性検索を利用することで，将来，既存の並列アルゴリズムを利用することで高速に処理が可能である．数値実験を通じて，再量子化手法の違いによって抽出される類似部分にどのような差異が生まれるか検討した．また，既存の時系列データの距離測定手法である DTW とどの程度一致する類似部分を抽出するのかについて検討した．実データへの適用として，fNIRS を使った脳機能実験を行い，提案手法による時系列データの抽出を試みた． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Here, we proposed a method for extracting the most similar subsequences from two time series data. In the proposed method, time series data is quantized and similar subsequences are extracted by string search algorithms. As a string search algorithm, homology search algorithm is utilized. Using homology search, strong parallel libraries can be used in the future. Through the numerical examples, the differences of results between two methods of quantization were discussed. At the same time, the results of the proposed method and those of the conventional distance measurement method, the Dynamic Time Warping (DTW) method, were discussed. For the real world problems, the proposed method were applied to time series date of brain function experiments using fNIRS and extracted the most similar subsequences. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2010-MPS-80, 号 24, p. 1-6, 発行日 2010-09-21 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
