Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
ĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) NG TIME SERIES)LUẬN ẢN TIÉN Sì KỲ THUẬTTP. HO CHÍ MINH NĂM 2019ĐẠI HỌC Qưỏc GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOATỈM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHUÔI THỜI GI AN DẠNG LƯỜNG(SIMILARITY SEARCH IN STREAMING TIME SERIES)Chuyên ngành: Khoa học máy tinh Mà số chuyên ngành: 62.48.01.01Phân biện độc lập 1: PGS. TS. V Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) ò Đình BâyPhan biện độc lập 2: PGS. TS. Nguyễn Đình ThuânPhân biện 1: PGS. TS. Lê Hoài BắcPhàn biện 2: PGS. TS. Đỏ PhúcPhân biện 3: TS. Lê Vãn Quốc AnTìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
hNGƯỜI HƯỚNG DẰN KHOA HỌC PGS. TS. Dương Tuấn AnhLỜI CAM DOANTác giã xin cam đoan đây lã công trinh nghiên cứu của bàn thân tác giã. Các kết quả nghiêĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) n tài liệu (nếu có) đã được thực hiện trích dản vã ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định.Tác giá luận ánChừ ký-Bùi Công GiaoiTÓM TẤTTrong khai phá dừ liệu chuồi thời gian. bải toán tim kiếm tương tự trên chuồi thòi gian dạng luồng là mội thách thức khi cho các nhà nghiên cứu vi các phương pháp Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) lìm kiêm tương tự trên chuồi thòi gian tình khỏ có thê phù hợp vời mòi trường luồng. Thêm nừa. cho lới nay các công trình lìm kiếm (ương lự irên chuồiTìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
ihời gian dạng luồng vản còn một sổ hạn chế như chi phi ti nil toán cao hoặc không chuàn lioá dư liệu. Trong luận án này chúng lôi đề xuất các hướng ĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) quả tìm kiếm cỏ ỷ nghĩa vả chính xác, chuẩn hoã dừ liệu chuồi thời gian cần được thực hiện trước kill lim kiếm lương lự. Trong mòi (rường luồng, hoại động lim kiếm mong tự có độ phức tạp thời gian cao, vi vậy các phương pháp đồ xuất dà sứ dụng các kỳ thuật lăng tốc cho tính toán khoảng cách giừa hai Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) chuỗi thời gian, và sắp đặt các kỳ thuật nãy theo kiểu xềp tầng để từ bó sớm các tính toán không cằn thiết. Thèm nửa, các phương pháp lim kiếm tươngTìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
tự trên chuỗi thời gian dạng luồng nên sử dụng các kỳ thuật tinh toán gia lảng như chuẩn hoá dừ liệu gia tăng nhầm tối thiều chi phí tính toán.Kế liếpĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) an dạng luồng. Đỏ loi thiêu thời gian thực hiện cũa nhiệm vụ dự báo (rực luyến, phương pháp để xuất sứ dụng các diêm cực trị quan trọng trong chuồi thời gian dạng luồng như là các dicm mốc cho lim kiếm lương lự. côn đoi với phát hiện bất ihường trong chuồi thời gian dạng luồng, phương pháp dề xuất s Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) ữ dụng các kỳ thuật chạn dưởi khi tinh toán khoảng cách đê nhận diện các chuồi con có liềm nang bai thường nhai.Kel quá thực nghiệm cùa các phương pháTìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
p lìm kiếm lương lự Irèn chuỗi thời gian dạng luồng bang độ đo Euclid và độ đo DTW chứng lo sự hiệu qua cùa các phương pháp đề xuất. Các phương pháp IĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) tương tự, đánh giá qua thực nghiệm dà chứng tó răng các ứng dụng thu dược kết quả như mong đợi và có thời gian phân hồi nhanh.iiABSTRACTIn time-series data mining, the problem of similarity search in streaming time series is a big challenge for researchers because similarity search methods in static Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) time series are hardly suitable for a streaming environment. Also, so far research works on similarity search in streaming time series have some limiTìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
tations such as high computational costs and no data normalization. In the dissertation we propose research directions and methods to improve the effeĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) accurate search results, normalizing time-series data needs conducting prior to similarity search. In the streaming environment, similarity search is of high time complexity, so the proposed methods have used speed-up techniques for calculating the distance between two time-series sequences, and arr Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) ange these techniques in a cascading fashion for early abandoning of unnecessaiy computations. Furthermore, methods of similarity search in streamingTìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
time series should use incremental calculation techniques such as incremental data normalization to minimize the computational costs.We then utilize tĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) mize the execution time of online forecasting, the proposed method use major extrema in streaming time series as turning points for similarity search. As for anomaly detection in streaming time series, the proposed method use lower-bounding techniques in distance computations to identify the most li Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) kely subsequences of anomaly.The experimental results of the methods of similarity search in streaming time series under Euclidean measure and DTW meaTìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật)
sure indicate that these proposed methods are effective and efficient since they bring out accurate results (no false dismissals) with low computationĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMIN Tìm kiếm tương tự trên chuỗi thời gian dạng luồng = similarity search in streaming time series (uận án tiến sĩ kỹ thuật) lications obtain desirable results and have fast responses.iiiĐẠI HỌC QUÕC GIA TP. Hơ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOABÙI CÒNG GIAOTÌM KIÉM TƯƠNG Tự TRÊN CHƯỎI THÒI GIAN DẠNG LƯỜNG (SIMILARITY SEARCH IN STREAMINGọi ngay
Chat zalo
Facebook