時系列データの情報圧縮による自己組織化
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概要
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時系列データを自己組織化学習で直接扱えないため、時系列データを並べたベクトルを用いることが考えられる。しかしこれでは計算量が過大となるため、線形伸縮により適当な系列長に正規化し情報圧縮を行う方法が用いられてきた。ここでの問題点である時間軸方向のばらつきや各時刻での信号値のばらつきによる影響を軽減するため、本稿では複数個の時間軸方向のガウシアン関数により信号値の重み付けを行う情報圧縮法を提案する。従来の方法との性能比較を行い、本提案手法の有効性を確認できた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-15
著者
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