ラフ集合による大きな変動がある時系列データからの知識獲得
書誌事項
- タイトル別名
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- Rough Sets based Knowledge Acquisition from time-series data of large fluctuations
抄録
ラフ集合理論は、Z.Pawlakにより提案された手法である。この理論では、データベースやWebなどから、知識を決定ルールの形で獲得することができる。この決定ルールを用いてデータマイニングを行うことが可能である。また、未知のデータに対して予測を行うこともできる。本研究では、ラフ集合を用いて時系列データの分析を行う。時系列データとして、株式の日中変動データを用いる。日中変動データは、Tickデータとも呼ばれ、株式の取り引きが成立するごとに、そのときの値が記録される。このデータを用いて、大きくデータが変動した場合の知識獲得を目指す。
収録刊行物
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- 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
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日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 29 (0), 91-91, 2013
日本知能情報ファジィ学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001205671626624
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- NII論文ID
- 130005480404
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可