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Lemaire / Malinowski / Bagnall

Advanced Analytics and Learning on Temporal Data

4th ECML PKDD Workshop, AALTD 2019, Würzburg, Germany, September 20, 2019, Revised Selected Papers

Medium: Buch
ISBN: 978-3-030-39097-6
Verlag: Birkhäuser
Erscheinungstermin: 23.01.2020
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This book constitutes the refereed proceedings of the 4th ECML PKDD Workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2019, held in Würzburg, Germany, in September 2019.
The 7 full papers presented together with 9 poster papers were carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers cover topics such as temporal data clustering; classification of univariate and multivariate time series; early classification of temporal data; deep learning and learning representations for temporal data; modeling temporal dependencies; advanced forecasting and prediction models; space-temporal statistical analysis; functional data analysis methods; temporal data streams; interpretable time-series analysis methods; dimensionality reduction, sparsity, algorithmic complexity and big data challenge; and bio-informatics, medical, energy consumption, on temporal data.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783030390976
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-030-39097-6
  • Verlag: Birkhäuser
  • Erscheinungstermin: 23.01.2020
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2020
  • Serie: Lecture Notes in Artificial Intelligence
  • Produktform: Kartoniert, Paperback
  • Gewicht: 371 g
  • Seiten: 229
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 14 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

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Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Robust Functional Regression for Outlier Detection.- Transform Learning Based Function Approximation for Regression and Forecasting.- Proactive Fiber Break Detection based on Quaternion Time Series and Automatic Variable Selection from Relational Data.- A fully automated periodicity detection in time series.- Conditional Forecasting of Water Level Time Series with RNNs.- Challenges and Limitations in Clustering Blood Donor Hemoglobin Trajectories.- Localized Random Shapelets.- Feature-Based Gait Pattern Classification for a Robotic Walking Frame.- How to detect novelty in textual data streams? A comparative study of existing methods.- Seq2VAR: multivariate time series representation with relational neural networks and linear autoregressive model.- Modelling Patient Sequences for Rare Disease Detection with Semi-supervised Generative Adversarial Nets.- Extended Kalman Filter for Large Scale Vessels Trajectory Tracking in Distributed Stream Processing Systems.- Unsupervised Anomaly Detection in Multivariate Spatio-Temporal Datasets using Deep Learning.- Learning Stochastic Dynamical Systems via Bridge Sampling.- Quantifying Quality of Actions Using Wearable Sensor.- An Initial Study on Adapting DTW at Individual Query for Electrocardiogram Analysis.