Top-down approaches to abstract medical time series using linear segments
This work attempts to abstract medical time series using a minimum number of linear segments such that the integral square error between the abstraction and the data is minimum. The problem is difficult since it involves a multiobjective optimization procedure, and the optimization process is affect...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Sarkar, M., Tze-Yun LEONG |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2001
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/3046 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Top-down approaches to abstract medical time series using linear segments
بواسطة: Sarkar, M., وآخرون
منشور في: (2013) -
A core task abstraction approach to hierarchical reinforcement learning [Extended abstract]
بواسطة: LI, Zhuoru, وآخرون
منشور في: (2016) -
Frame based segmentation for medical images
بواسطة: Dong, B., وآخرون
منشور في: (2014) -
Study of predicting combined chaotic time series using neural networks
بواسطة: WANG, Zhaoxia, وآخرون
منشور في: (2004) -
Characterization of medical time series using fuzzy similarity-based fractal dimensions
بواسطة: Sarkar M.,, وآخرون
منشور في: (2003)