کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4957381 | 1445076 | 2017 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Probabilistic time-series segmentation
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم بندی سری زمانی احتمالی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقسیم بندی سری زمانی، محاسبات فراگیر، پردازش سیگنال، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
Among the major challenges in the realization of practical health monitoring systems is the identification of short-duration events from larger signals. Time-series segmentation refers to the challenge of subdividing a continuous stream of data into discrete windows, which are individually processed using statistical classifiers to recognize various activities or events. In this paper, we propose a probabilistic algorithm for segmenting time-series signals, in which window boundaries are dynamically adjusted when the probability of correct classification is low. Our proposed scheme is benchmarked using an audio-based nutrition-monitoring case-study. Our evaluation shows that the algorithm improves the number of correctly classified instances from a baseline of 75%-94% using the RandomForest classifier.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 41, October 2017, Pages 397-412
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 41, October 2017, Pages 397-412
نویسندگان
Haik Kalantarian, Majid Sarrafzadeh,