時系列の歪み一定区分化法とセグメント探索における評価(一般, 一般, チュートリアルレクチャー)
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概要
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蓄積信号系列から目的信号系列の探索は信号を特徴べクトルの時系列に変換することによりセグメント探索と定式化される。既にセグメント探索の高速化の手法として区分化クラスタリング中心除外法を提案しその有効性を実験的に示した。本報告では提案探索手法の前処理であるセグメント区分化法に関して最大l_1歪み法、平均l_2歪み法及び一定数区分化法を提案しその比較を行う。実験結果からセグメント探索の観点から歪みに基づく区分化法は区間数が同じであればセグメント探索の距離計算回数はほぼ同じであり、平均l_2歪み法は各区間の半径情報を保持する必要はあるが区分化処理に要する時間は少ない利点を持っている。一定数区分化法は最も少ない処理方法であるが若干セグメント探索性能が劣ることを示す。
- 2005-05-19
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