論文の概要: Performance Examination of Symbolic Aggregate Approximation in IoT Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19817v1
- Date: Thu, 30 May 2024 08:24:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 15:18:46.733993
- Title: Performance Examination of Symbolic Aggregate Approximation in IoT Applications
- Title（参考訳）: IoT応用におけるシンボリックアグリゲート近似の性能検証
- Authors: Suzana Veljanovska, Hans Dermot Doran,
- Abstract要約: シンボリックアグリゲート近似(SAX)は時系列データに対する一般的な次元削減手法である。
本稿では,SAXアルゴリズムに基づく次元の低減と形状認識手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Symbolic Aggregate approXimation (SAX) is a common dimensionality reduction approach for time-series data which has been employed in a variety of domains, including classification and anomaly detection in time-series data. Domains also include shape recognition where the shape outline is converted into time-series data forinstance epoch classification of archived arrowheads. In this paper we propose a dimensionality reduction and shape recognition approach based on the SAX algorithm, an application which requires responses on cost efficient, IoT-like, platforms. The challenge is largely dealing with the computational expense of the SAX algorithm in IoT-like applications, from simple time-series dimension reduction through shape recognition. The approach is based on lowering the dimensional space while capturing and preserving the most representative features of the shape. We present three scenarios of increasing computational complexity backing up our statements with measurement of performance characteristics
- Abstract（参考訳）: シンボリックアグリゲート近似(英: Symbolic Aggregate ApproXimation、SAX)は、時系列データの分類や異常検出など、様々な領域で使われている時系列データに対する一般的な次元削減手法である。
ドメインには、形状輪郭を時系列データに変換してアーカイブされた矢印のエポック分類を行う形状認識も含まれる。
本稿では,コスト効率のよいIoT型プラットフォームに応答するアプリケーションであるSAXアルゴリズムに基づく次元削減と形状認識手法を提案する。
この課題は、単純な時系列次元の縮小から形状認識に至るまで、IoTライクなアプリケーションにおけるSAXアルゴリズムの計算コストに対処することにある。
アプローチは、形状の最も代表的な特徴を捉え保存しながら、次元空間を下げることに基づいている。
計算複雑性を増大させる3つのシナリオについて述べる。
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