OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * : 2-adic Fuzzy Partitions and Multi-Scale Representation of Time Series
Citace : Perfiljeva, I. a Adamczyk, D. 2-adic Fuzzy Partitions and Multi-Scale Representation of Time Series. In: Proceedings of the 21st Conference Information Technologies ? Applications and Theory (ITAT 2021) 2021-09-24 Oravská Lesná, Slovakia, Slovakia. Oravská Lesná, Slovakia: CEUR - Workshop Proceedings, 2021. s. 77-84. ISSN 1613-0073.
Podnázev :
Rok * : 2021
Obor * :
Počet stran * : 8
Strana od * : 77
Strana do * : 84
Forma vydání * : Elektronická verze
Kód ISBN * : neuvedeno
Kód ISSN : 1613-0073
Název sborníku * : Proceedings of the 21st Conference Information Technologies ? Applications and Theory (ITAT 2021)
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : CEUR - Workshop Proceedings
Místo vydání * : Oravská Lesná, Slovakia
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference :
Místo konání konference * : Oravská Lesná, Slovakia, Slovakia
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Evropská akce
Kód UT WoS :
EID : 2-s2.0-85116648814
Klíčová slova anglicky * :
F transforms; Fuzzy partition; Keypoints; Multi-scales; Multiscale representations; Non-traditional; Scale theory; Simplified algorithms; Time-series analysis; Times series
Popis v původním jazyce * :
We are focused on a new method of time series analysis that is based on the extraction of representative keypoints. We use the multi-scale theory based on the use of non-traditional kernels derived from the theory of F-transforms. The sequence of kernels corresponds to what is called as 2-adic fuzzy partitions. This leads to simplified algorithms and comparable efficiency in the selection of keypoints. We reduce the number of representative keypoints and enhance robustness of their selection. We also propose a new keypoint descriptor and test it on matching financial time series with high volatility.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01:

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}