B3-1 ラフ集合による大きな変動がある時系列データの類似性分析(B3 時系列・言語情報,一般講演)

• 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

• B3-1 Similarity Analysis of Time Series Data including the Large Variations 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 search for the law of similarity from time-series data using the rough sets.

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 27 (0), 83-84, 2014

  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: 1390001205228457984
• NII論文ID: 110009895944
• DOI: 10.24466/pacbfsa.27.0_83
• 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