Анализ поведения по сигналам носимых устройств
Материал из MachineLearning.
Короткий адрес: http://bit.ly/2r3y70F
Содержание |
Проекты
Задача
- Название: Порождение признаков с помощью локально-аппроксимирующих моделей
- Задача: Требуется проверить выполнимость гипотезы о простоте выборки для порожденных признаков. Признаки - оптимальные параметры аппроксимирующих моделей. При этом вся выборка не является простой и требует смеси моделей для ее аппроксимации. Исследовать информативность порожденных признаков - параметров аппроксимирующих моделей, обученных на сегментах исходного временного ряда.
- Данные:
- WISDM (Kwapisz, J.R., G.M. Weiss, and S.A. Moore. 2011. Activity recognition using cell phone accelerometers. ACM SigKDD Explorations Newsletter. 12(2):74–82.), USC-HAD или сложнее. Данные акселерометра (Human activity recognition using smart phone embedded sensors: A Linear Dynamical Systems method, W Wang, H Liu, L Yu, F Sun - Neural Networks (IJCNN), 2014)
- (Временной ряд (библиотека примеров), раздел Accelerometry).
- Литература:
- 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.[1]
- 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
- Аникеев Д.А., Пенкин Г.О., Стрижов В.В. Классификация физической активности человека с помощью локальных аппроксимирующих моделей // Информатика и ее применения, 2018, 18(1) : 144-145. [2]
- Isachenko R.V., Bochkarev А.М., Zharikov I.N., Strijov V.V. Feature Generation for Physical Activity Classification // Artificial Intelligence and Decision Making, 2018, 3 : 20-27. [3]
- Базовый алгоритм: Описан в работе Кузнецова, Ивкина.
- Решение: Требуется построить набор локально-аппроксимирующих моделей и выбрать наиболее адекватные.
- Новизна: Создан стандарт построения локально-аппроксимирующих моделей.
- Авторы: С.Д. Иванычев, Р.Г. Нейчев, В.В. Стрижов
Данные, ссылки на коллекции
Библиографические коллекции
- https://doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2531089
- https://doi.org/10.1007/s10444-016-9483-y
- https://doi.org/10.1007/s00521-015-2039-0
- https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.02.074
- https://academic.oup.com/biostatistics/advance-article/doi/10.1093/biostatistics/kxx070/4788724
- https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.02.041
- https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.037
- https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.01.002
- https://doi.org/10.1007/s11063-017-9592-8
- https://web.stanford.edu/~hallac/GGS.pdf
- http://eprints.lse.ac.uk/64863/8/Fryzlewicz_Multiple%20change-point%20detection_2017_published%20LSERO.pdf
- https://doi.org/10.1177/0278364917713116
- https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2703859
- https://doi.org/10.1117/12.2262918
- https://doi.org/10.1145/3014812.3014875
- https://doi.org/10.1145/3056540.3076194
- https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.05.345
- https://doi.org/10.1177/1550147716683687
- https://doi.org/10.1109/35021BIGCOMP.2015.7072841
- https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2997017
- https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.11.045
- http://www.mdpi.com/1424-8220/18/4/1126/htm
- http://www.mdpi.com/1424-8220/18/2/623/htm
- https://doi.org/10.1007/s11042-015-3188-y
- https://doi.org/10.1142/S021951941850015X
- 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, 2015, PP(99). [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] И прочие работы по этой теме тут www.ccas.ru/strijov
