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。我々は、時系列を言葉で表現された全体的な傾向と局所的な特徴により理解していると思われる。そこで、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と振動を言葉により表現する方法を定式化し、その方法に基づいて時系列の全体的な傾向と局所的な特徴と振動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、類似時系列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した。検索は全体的傾向の類似度と局所的特徴の類似度と振動の類似度の重み付き平均の値を計算し、その順に必要なものを検索する。また、知識学習システムでは、時系列の全体的傾向と局所的特徴と振動の属性を追加し、ファジィC4.5を用いて知識を獲得する
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