| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2020-11-24 |
| タイトル |
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タイトル |
時系列データクエリ言語と遺伝的アルゴリズムを基にした知識発見システム |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
Knowledge Discovery System based on a Temporal Query Language and the Genetic Algorithm |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
data mining |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
time-series data |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
dynamic time warping |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
decision tree |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
genetic algorithm |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.34411/00001061 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者 |
杉村, 博
松本, 一教
Sugimura, Hiroshi
Matsumoto, Kazunori
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
This paper proposes a knowledge discovery system that aims to predict future behavior of time-series data. The points of this system are twofold. First, we develop a flexible query language, which is named temporal query language, TQL for short. Similar to the regular expression on the text strings, TQL can express a combination of patterns using temporal operators. Second, we develop a powerful data mining algorithm that is based on decision tree learning. The algorithm starts with a given set of patterns, which is called clues, and then express time-series data in terms of the clues. In order to make a better prediction, we develop a mechanism that improves the quality of the clues. The essential idea of the mechanism is based on the genetic algorithm. This paper describes details on the system and results of the experiment. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
神奈川工科大学研究報告.B,理工学編
巻 35,
p. 57-62,
発行日 2011-03-20
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| 出版者 |
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出版者 |
神奈川工科大学 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
09161902 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12669200 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
kkb-035-010.pdf (1.5 MB)
