ラフ集合による類似性がある時系列データからの知識獲得

• 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

• Knowledge acquisition from time-series data with similar using the rough sets

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、類似性がある時系列データを検索し、知識獲得を目指す。

収録刊行物

• 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

  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 30 (0), 87-90, 2014

  日本知能情報ファジィ学会

キーワード

• ラフ集合
• 時系列データ
• 知識獲得

詳細情報

• CRID: 1390282680651067264
• NII論文ID: 130005480610
• DOI: 10.14864/fss.30.0_87
• 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