Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Đầu tư Chứng khoán
Pattern Discovery from Stock Time Series Using Self-Organizing Maps †
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Pattern Discovery from Stock Time Series Using Self-Organizing Maps †
Bích Ngọc
87
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
A key-in-knob lock by itself makes entry into a residence a simple matter. All entry doors (and possibly some interior doors) should be equipped with some form of deadbolt lock. When purchasing a lock, there are three primary things to look for: 1) a deadbolt with at least a 1" projection —— the bolt should extend at least 1" from the front edge of the door; 2) a heavy tapered steel guard ring protecting an outside key cylinder that spins freely around the cylinder —— this protects the outside key cylinder from being twisted off with a pair of pliers or other tools; 3) at least two. | Pattern Discovery from Stock Time Series Using Self-Organizing Maps f Tak-chung Fu Fu-lai Chung- Vincent Ng and Robert Luk Department of Computing Hong Kong Polytechnic University Hunghom Kowloon Hong Kong. cstcfu cskchung cstyng csrluk @comp.polyu.edu.hk ABSTRACT Pattern discovery from time series is of fundamental importance. Particularly when the domain expert derived patterns do not exist or are not complete an algorithm to discover specific patterns or shapes automatically from the time series data is necessary. Such an algorithm is noteworthy in that it does not assume prior knowledge of the number of interesting structures nor does it require an exhaustive explanation of the patterns being described. In this paper a clustering approach is proposed for pattern discovery from time series. In view of its popularity and superior clustering performance the self-organizing map SOM was adopted for pattern discovery in temporal data sequences. It is a special type of clustering algorithm that imposes a topological structure on the data. To prepare for the SOM algorithm data sequences are segmented from the numerical time series using a continuous sliding window. Similar temporal patterns are then grouped together using SOM into clusters which may subsequently be used to represent different structures of the data or temporal patterns. Attempts have been made to tackle the problem of representing patterns in a multi-resolution manner. With the increase in the number of data points in the patterns the length of patterns the time needed for the discovery process increases exponentially. To address this problem we propose to compress the input patterns by a perceptually important point PIP identification algorithm. The idea is to replace the original data segment by its PIP s so that the dimensionality of the input pattern can be reduced. Encouraging results are observed and reported for the application of the proposed methods to the time series collected from the Hong .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Employing Topic Models for Pattern-based Semantic Class Discovery"
Báo cáo khoa học: "Unsupervised Discovery of Generic Relationships Using Pattern Clusters and its Evaluation by Automatically Generated SAT Analogy Questions"
Using the component-based search pattern to enhance reusing product discovery mechanism in mobile adaptive e-commerce webapps
Mining and applications of repeating patterns
CeModule: An integrative framework for discovering regulatory patterns from genomic data in cancer
Developing a powerful In Silico tool for the discovery of novel caspase-3 substrates: A preliminary screening of the human proteome
Pattern Discovery from Stock Time Series Using Self-Organizing Maps †
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.