論文の概要: Adaptive Law-Based Transformation (ALT): A Lightweight Feature Representation for Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09217v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 00:33:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:12:02.644169
• Title: Adaptive Law-Based Transformation (ALT): A Lightweight Feature Representation for Time Series Classification
• Title（参考訳）: Adaptive Law-Based Transformation (ALT): 時系列分類のための軽量特徴表現
• Authors: Marcell T. Kurbucz, Balázs Hajós, Balázs P. Halmos, Vince Á. Molnár, Antal Jakovác,
• Abstract要約: 時系列分類は、金融、医療、環境モニタリングなど、多くの分野において基本的なものである。 伝統的なTSC手法は、時系列データの本質的な複雑さと変動性に悩まされることが多い。 キーデータパターンに基づいて特徴空間を変換する適応法則変換(ALT)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Time series classification (TSC) is fundamental in numerous domains, including finance, healthcare, and environmental monitoring. However, traditional TSC methods often struggle with the inherent complexity and variability of time series data. Building on our previous work with the linear law-based transformation (LLT) - which improved classification accuracy by transforming the feature space based on key data patterns - we introduce adaptive law-based transformation (ALT). ALT enhances LLT by incorporating variable-length shifted time windows, enabling it to capture distinguishing patterns of various lengths and thereby handle complex time series more effectively. By mapping features into a linearly separable space, ALT provides a fast, robust, and transparent solution that achieves state-of-the-art performance with only a few hyperparameters.
• Abstract（参考訳）: 時系列分類(TSC)は、金融、医療、環境モニタリングなど、多くの分野において基本的なものである。 しかし、伝統的なTSC手法は、時系列データの本質的な複雑さと変動性に悩まされることが多い。 鍵データパターンに基づいて特徴空間を変換することで分類精度を向上させる線形法則変換(LLT)による以前の研究に基づいて、適応法則変換(ALT)を導入する。 ALTは可変長シフトタイムウィンドウを組み込むことでLLTを強化し、様々な長さの異なるパターンをキャプチャし、複雑な時系列をより効率的に処理する。 機能を線形分離可能な空間にマッピングすることで、ALTは高速で堅牢で透明なソリューションを提供する。

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