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/abstract11.
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/1553312.
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/s00726-010-0595-214
. 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/S016502700700109415.
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/fullКарпенко 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.ruP.I. Sotnikov
1,
2
sotnikoffp@gmail.com1
Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russian Federation
2
ZAO “Informtekhnika and Svyaz”, Moscow, Russian Federation