2010 Fiscal Year Annual Research Report
時系列データの言葉による表現とその検索および機械学習への応用
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22500209
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
馬野 元秀 大阪府立大学, 理学系研究科, 教授 (10131616)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
瀬田 和久 大阪府立大学, 理学系研究科, 准教授 (50304051)
松下 光範 関西大学, 総合情報学部, 教授 (50396123)
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| Keywords | 時系列データ / ファジィ集合 / ファジィ検索 / 全体的傾向 / 局所的特徴 / 機械学習 |
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| Research Abstract |
時系列データとは時間の経過に従って計測されたデータで、毎日の気温や株価の変化など、我々の身近に数多く存在している。人間は時系列データの全体的な傾向を大雑把に言葉で表現し(例えば、「全体的にはやや下に凸である」など)、必要に応じて局所的な特徴を追加し(例えば、「後期において少し減少している部分がある」など)、時系列データを理解していると思われる。そこで、本研究では、与えられた時系列データの全体的な傾向と局所的な特徴を言葉により表現するシステムを作成し、その応用として、時系列データ検索システムと時系列知識学習システム(のプロトタイプ)を作成することを目的とする。
平成22年度では、手法の定式化を行ない、シミュレーションシステムを作成した。
(1) 全体的傾向と局所的特徴を取り出す方法の定式化:従来の定式化を基にして、期間のファジィ集合の決める方法(データから決定する)、各期間の代表値(重み付き平均)、各期間の振動のしかた(振動の度合いを考える)について検討した(括弧内は今回用いる方法である)。
(2) シミュレーション・プログラムの作成:検討結果に基づいて、シミュレーション・プログラムを作成した。
(3) 時系列データへの適用と結果の検討:作成したプログラムを用いてシミュレーションを行ない、適用結果の検討を行ない、項目(1)の方法で特に問題がないことを確認した。
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