Previous Page  18 / 20 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 18 / 20 Next Page
Page Background

Модифицированный метод классификации многомерных временных рядов…

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2017. № 2

63

9.

Lines J., Bagnall A.

Alternative quality measures for time series shapelets // Intelligent Data

Engineering and Automated Learning — IDEAL 2012. 2012. Vol. 7435. Р. 475–483.

10.

Chen P.H., Lin C.J., Scholkopf B.

A tutorial on ν-support vector machines // Applied Sto-

chastic Models in Business and Industry. 2005. Vol. 21. No. 2. Р. 111–136.

DOI: 10.1002/asmb.537 URL:

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asmb.537/abstract

11.

Нессонова М.Н.

Метод рейтингового голосования комитета алгоритмов в задачах

классификации с учителем // Запорожский медицинский журнал. 2013. № 1. С. 101–102.

DOI: 10.14739/2310-1210.2013.1.15533 URL:

http://zmj.zsmu.edu.ua/article/view/15533

12.

Kubat M., Holte R., Matwin S.

Learning when negative examples abound // Proc. 9th

European Conf. on Machine Learning. LNCS. 1997. Vol. 1224. Р. 146–153.

13.

Anand A., Pugalenthi G., Fogel G.B., Suganthan P.

An approach for classification of highly

imbalanced data using weighting and undersampling // Amino Acids. 2010. Vol. 39. No. 5.

Р. 1385–1391. DOI: 10.1007/

s00726-010-0595-

2

URL:

http://link.springer.com/article/10.1007/s00726-010-0595-2

14

. Hoffmann U., Vesin J., Diserens K., Ebrahimi T.

An efficient P300-based brain-computer

interface for disabled subjects // Journal of Neuroscience Methods. 2008. Vol. 167. No. 1.

Р. 115–125. DOI: 10.1016/j.jneumeth.2007.03.005

URL:

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165027007001094

15.

Riccio A., Schettini F., Pizzimenti A.

Attention and P300-based BCI performance in people

with amyotrophic lateral sclerosis // Frontiers in Human Neuroscience. 2013. Vol. 7. Article

no. 732. DOI: 10.3389/fnhum.2013.00732

URL:

http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2013.00732/full

Карпенко Анатолий Павлович

— д-р физ.-мат. наук, доцент, зав. кафедрой «Системы

автоматизированного проектирования» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Российская Федера-

ция, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5).

Сотников Пётр Иванович

— аспирант кафедры «Системы автоматизированного про-

ектирования» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Российская Федерация, 105005, Москва, 2-я Бау-

манская ул., д. 5), руководитель проекта ЗАО «Информтехника и Связь» (Российская

Федерация, 107140, Москва, Верхняя Красносельская ул., д. 2/1, стр. 1).

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Карпенко А.П., Сотников П.И. Модифицированный метод классификации многомер-

ных временных рядов с использованием шейплетов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Сер. Приборостроение. 2017. № 2. C. 46–65. DOI: 10.18698/0236-3933-2017-2-46-65

MODIFIED CLASSIFICATION METHOD OF MULTIVARIATE TIME SERIES

BASED ON SHAPELETS

A.P. Karpenko

1

apkarpenko@bmstu.ru

P.I. Sotnikov

1,

2

sotnikoffp@gmail.com

1

Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russian Federation

2

ZAO “Informtekhnika and Svyaz”, Moscow, Russian Federation