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首页> 外文会议>International Conference on Artificial Intelligence IC-AI'2000 Vol.3, Jun 26-29, 2000, Las Vegas, Nevada, USA >Temporal Data Mining for Multivariate Time Series
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Temporal Data Mining for Multivariate Time Series

机译：多元时间序列的时间数据挖掘

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This paper presents an approach that combines Self-Organizing Maps for exploratory time series analysis with Machine Learning-algorithms in the context of Temporal Data Mining. It is part of a recently developed method for Temporal Knowledge Conversion (TCon) that introduces several abstraction levels in order to perform a conversion of discovered temporal patterns in multivariate time series into a linguistic knowledge representation form. This method covers one of the main "bottlenecks" in the design of Knowledge Based Systems, namely the problem of knowledge acquisition for multivariate time series. This method was successfully applied to a problem in medicine, called sleep apnea.
机译：本文提出了一种在时间数据挖掘的背景下结合自组织映射进行探索性时间序列分析和机器学习算法的方法。它是最近开发的用于时间知识转换（TCon）的方法的一部分，该方法引入了多个抽象级别，以执行将已发现的时间模式在多元时间序列中转换为语言知识表示形式的功能。该方法涵盖了基于知识的系统设计中的主要“瓶颈”之一，即多元时间序列的知识获取问题。此方法已成功应用于医学上称为睡眠呼吸暂停的问题。

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