Time-Series Similarity Application to Qualitative Process Trend Analysis
Balázs Balaskó, Sándor Németh, János Abonyi · Acta Agraria Kaposváriensis · 2007
Az adatbanyaszati eszkozok kozul a szeles korben alkalmazott statisztikai modszerek mellett egyre nepszerűbbek a minősegi adatelemző technikak. Ezek kimenetei altalaban konnyebben ertelmezhetőek a felhasznalo szamara, de ilyen eredmenyek eleresehez ezek az eszkozok gyakran az elemzett rendszer a priori ismeretenek felhasznalasat igenylik. Ez a cikk egy olyan technikat mutat be, amely kepes felugyelet nelkul osszehasonlitani valtozok idősorat, es amelybe az előzetes ismeretek felhasznalhatoak. A modszer ket fő lepese a kovetkező: Cheung es Stephanopoulos altal kifejlesztett haromszog epizod szegmentacio alapjan a trendeket szimbolikus epizodok szekvenciajara bontja, majd ezeket bioinformatikai szekvenciaillesztessel osszehasonlitja. A szekvencia-illesztes ismert modszer a bioinformatikaban aminosav-szekvenciak vizsgalatara, amely egy dinamikus programozasi matrixon alapul, melynek elemei transzformacios sulyok. Az optimalis illesztese ket szekvencianak a minimalis transzformacios sulyosszegű illesztes. Az alkalmazott technika sulyok helyett előre definialt pontertekeket maximalizal az optimalis illesztes megtalalasa erdekeben. Az algoritmust kiegeszitettuk annak erdekeben, hogy tobbdimenzios, zajjal terhelt adatok eseteben is hatekonyan műkodjon, ezert főkomponens elemzest es Gauss-szűrőt alkalmaztunk. A cikkben bemutatasra kerul, hogy a kifejlesztett modszer alkalmas tobbvaltozos idősorok osszehasonlitasara, osztalyozasara es minősitesere a trendek kozotti hasonlosagon alapulva. Az algoritmust valos polimerizacios technologiai adatokon is teszteltuk annak erdekeben, hogy megvizsgaljuk, hogyan teljesit, valamint alkalmas-e a tobbtermekes technologia termekvaltasainak elemzesere.