A-2-5 ラフ集合を用いた変動の異なる時系列データの識別(システムシミュレーション)

• 松本 義之

  下関市立大学

• 和多田 淳三

  早稲田大学

書誌事項

タイトル別名

• A-2-5 Identification of time-series data with different behavior using the rough sets

抄録

Rough set theory was proposed by Z.Pawlak in 1982. This theory can mine knowledge granules through a decision rule from a database, a web base, a set and so on. The decision rule is used for data analysis as well. And we can apply the decision rule to reason, estimate, evaluate, or forecast an unknown object. In this paper, the rough set theory is used to analysis of time series data. Knowledge granules are minded from the data set of tick-wise price fluctuations. We Knowledge Acquisition If the data has changed greatly.

収録刊行物

• バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集

  バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 26 (0), 73-76, 2013

  バイオメディカル・ファジィ・システム学会

キーワード

• Rough Sets
• Time Series Data
• Knowledge Acquisition

詳細情報

• CRID: 1390001205228728704
• NII論文ID: 110009830359
• DOI: 10.24466/pacbfsa.26.0_73
• ISSN: 24242586
• ISSN: 13451510
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可