論文の概要: CLPVG: Circular limited penetrable visibility graph as a new network model for time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13772v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 03:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-09 14:16:43.620653
• Title: CLPVG: Circular limited penetrable visibility graph as a new network model for time series
• Title（参考訳）: CLPVG:時系列の新しいネットワークモデルとしての円限定透過可視グラフ
• Authors: Qi Xuan, Jinchao Zhou, Kunfeng Qiu, Dongwei Xu, Shilian Zheng and Xiaoniu Yang
• Abstract要約: そこで我々は,Circular Limited Peretrable Visibility Graph (CLPVG) という非線形マッピング手法を提案する。 我々のCLPVGは、時系列の重要な特徴を効果的に捉え、従来のLPVGよりも優れたアンチノイズ能力を持つ。 実世界の無線信号と脳波の時系列データセット(EEG)の実験でも、CLPVGが提供する構造的特徴は、LPVGよりも時系列分類に有用であることが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2117920262981805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visibility Graph (VG) transforms time series into graphs, facilitating signal processing by advanced graph data mining algorithms. In this paper, based on the classic Limited Penetrable Visibility Graph (LPVG) method, we propose a novel nonlinear mapping method named Circular Limited Penetrable Visibility Graph (CLPVG). The testing on degree distribution and clustering coefficient on the generated graphs of typical time series validates that our CLPVG is able to effectively capture the important features of time series and has better anti-noise ability than traditional LPVG. The experiments on real-world time-series datasets of radio signal and electroencephalogram (EEG) also suggest that the structural features provided by CLPVG, rather than LPVG, are more useful for time-series classification, leading to higher accuracy. And this classification performance can be further enhanced through structural feature expansion by adopting Subgraph Networks (SGN). All of these results validate the effectiveness of our CLPVG model.
• Abstract（参考訳）: 可視性グラフ(VG)は時系列をグラフに変換し、高度なグラフデータマイニングアルゴリズムによる信号処理を容易にする。 本稿では,従来のlpvg法を基礎として,円周制限透過可視グラフ(clpvg)と呼ばれる新しい非線形マッピング手法を提案する。 典型的な時系列のグラフ上での次数分布とクラスタリング係数の検証により、我々のCLPVGが時系列の重要な特徴を効果的に捉え、従来のLPVGよりも優れたアンチノイズ能力を有することを示す。 実世界の無線信号と脳波の時系列データセット(EEG)に関する実験では、CLPVGが提供する構造的特徴はLPVGよりも時系列分類に有用であることが示唆され、精度が向上した。 また、この分類性能はサブグラフネットワーク(sgn)を採用することで構造的特徴拡張によりさらに向上することができる。 これらの結果はCLPVGモデルの有効性を検証した。

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