Участник:Strijov/Черновики

Материал из MachineLearning.

Версия 22:38, 12 января 2018

Задача 1

• Название: Классификация видов деятельности человека по измерениям фитнес-браслетов.
• Задача: По измерениям акселерометра и гироскопа требуется определить вид деятельности рабочего. Предполагается, что временные ряды измерений содержат элементарные движения, которые образуют кластеры в пространстве описаний временных рядов. Характерная продолжительность движения – секунды. Временные ряды размечены метками вида деятельности: работа, отдых. Характерная продолжительность деятельности – минуты. Требуется по описанию временного ряда и кластера восстановить вид деятельности.
• Данные: Временные ряды акселерометра WISDM (Временной ряд (библиотека примеров), раздел Accelerometry).
• Литература:
  • Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016. [URL]
  • Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483. [URL]
  • Исаченко Р.В., Стрижов В.В. Метрическое обучение в задачах многоклассовой классификации временных рядов // Информатика и ее применения, 2016, 10(2) : 48-57. [URL]
  • Задаянчук А.И., Попова М.С., Стрижов В.В. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра // Информационные технологии, 2016. [URL]
  • Motrenko A.P., Strijov V.V. Extracting fundamental periods to segment human motion time series // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2016, Vol. 20, No. 6, 1466 - 1476. [URL]
  • Ignatov A., Strijov V. Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer // Multimedia Tools and Applications, 2015, 17.05.2015 : 1-14. [URL]
• Базовой алгоритм: Базовый алгоритм описан в работах [Карасиков, Стрижов: 2016] и [Кузнецов, Ивкин: 2014].
• Решение: Найти оптимальный способ сегментации и оптимальное описание временного ряда. Построить метрическое пространство описаний элементарных движений.
• Новизна:: Соединение двух характеристических времен описания жизни человека, комбинированная постановка задачи.
• Авторы: В.В. Стрижов, Р.Г. Нейчев

Задача 2

• Название: Построение аппроксимирующего описания скалограммы в задаче прогнозирования движений по электрокортикограмме.
• Задача: В рамках решения задачи декодирования сигналов ECoG решается задача классификации движений по временным рядам показаний электродов. Инструментами для извлечения признаков из временных рядов ECoG являются коэффициенты вейвлет-преобразования исследуемого сигнала [Макарчук 2016], на основе которых для каждого электрода строится скалограмма - двумерный массив признаков в пространстве частота-время. Объединение скалограмм для каждого электрода даёт признаки временного ряда в пространственно-частотно-временной области. Построенное таким образом признаковое описание заведомо содержит мультикоррелирующие признаки и является избыточным. Требуется предложить метод снижения размерности признакового пространства.
• Данные: Измерения положений пальцев при совершении простых жестов. Описание экспериментов данные.
• Литература:
  • Макарчук Г.И., Задаянчук А.И. Стрижов В.В. 2016. Использование метода частичных наименьших квадратов для декодирования движения руки с помощью ECoG сигналов у обезьян. pdf
  • Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016. [URL]
  • Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483.
• Базовой алгоритм: PLS

Chen C, Shin D, Watanabe H, Nakanishi Y, Kambara H, et al. (2013) Prediction of Hand Trajectory from Electrocorticography Signals in Primary Motor Cortex. PLoS ONE 8(12): e83534.

• Решение: Для снижения размерности предлагается использовать метод локальной аппроксимации, предложенный в [Кузнецов 2015] использованный для классификации акселерометрических временных рядов [Карасиков 2016].
• Новизна: Предложен новый метод восстановления движений на основе электрокортикограмм.
• Авторы: В.В. Стрижов, консультант ??

Задача 5

• Название: Локальная аппроксимация временных рядов для построения прогностических метамоделей.
• Задача: Исследуется физическая активность человека по временным рядам - измерениям акселерометра. Целью проекта является создание инструмента для анализа проблемы созания моделей прогнозирования моделей - метамоделей. Исследуется сегмент временного ряда. Требуется спрогнозировать класс сегмента. (Вариант: спрогнозировать окончание сегмента, последующий сегмент, его класс. При этом класс последующего сегмента может отличаться от класса предыдущего).
• Данные: Взять за основу выборку Santa Fe или WISDM (выборки состоят из сегментов со многими элементарными движениями и соответствующими сегментам метками классов), вариант OPPORTUNITY Activity Recognition Challenge.
• Литература:
  • Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016. [URL]
  • Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483. [URL]
• Базовой алгоритм: [Карасиков 2016]
• Решение: См. описание задачи.
• Новизна: При создании метапрогностических моделей (моделей прогнозирования прогностических моделей) остается открытой проблема использования значений параметров локальных моделей при создании метамоделей. Цель нижеприведенного проекта - создание инструмента для анализа этой проблемы.
• Авторы: В.В. Стрижов

Устарело

Инструменты

Настройки

• Поиск в Windows 7: флаг, параметры индексирования, дополнительно, типы файлов: [TeX, m], индексировать содержимое. Добавить папки.
• Установка LaTex под El Capitan

• US patent Particle detector WO 2007052079 A1

Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ

• 2016617272 Макет модуля прогнозирования объемов спроса на грузовые железнодорожные перевозки
• 2016617271 Генератор модельных исходных данных объемов спроса на грузовые железнодорожные перевозки и экзогенных факторов
• 2010613192 Программная система для построения интегральных индикаторов качества