Труды Математического института имени В. А. Стеклова
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Скоро в журнале
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Лицензионный договор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Труды МИАН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Труды МИАН, 2014, том 287, страницы 61–74 (Mi tm3585)  

Эта публикация цитируется в 9 научных статьях (всего в 9 статьях)

Новый подход к проблеме сегментации временны́х рядов произвольной природы

Б. С. Дарховскийa, А. Пирятинскаяb

a Институт системного анализа РАН, Москва, Россия
b Department of Mathematics, San Francisco State University, San Francisco, CA 94132, USA

Аннотация: Рассматривается проблема разделения временны́х рядов произвольной природы (стохастических, детерминированных или смешанных) на сегменты, порожденные одним механизмом. Вводится новое понятие – $\epsilon$-сложность непрерывных функций, и дается характеризация этой величины для гёльдеровых функций. На основе параметров $\epsilon$-сложности предлагается новая методология сегментации временны́х рядов, которая не требует каких-либо априорных знаний о механизмах их генерации.

DOI: https://doi.org/10.1134/S0371968514040049

Полный текст: PDF файл (255 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics, 2014, 287:1, 54–67

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 519.246+519.862
Поступило в апреле 2014 г.

Образец цитирования: Б. С. Дарховский, А. Пирятинская, “Новый подход к проблеме сегментации временны́х рядов произвольной природы”, Стохастическое исчисление, мартингалы и их применения, Сборник статей. К 80-летию со дня рождения академика Альберта Николаевича Ширяева, Труды МИАН, 287, МАИК «Наука/Интерпериодика», М., 2014, 61–74; Proc. Steklov Inst. Math., 287:1 (2014), 54–67

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{DarPir14}
\by Б.~С.~Дарховский, А.~Пирятинская
\paper Новый подход к~проблеме сегментации временн\'ых рядов произвольной природы
\inbook Стохастическое исчисление, мартингалы и их применения
\bookinfo Сборник статей. К~80-летию со дня рождения академика Альберта Николаевича Ширяева
\serial Труды МИАН
\yr 2014
\vol 287
\pages 61--74
\publ МАИК «Наука/Интерпериодика»
\publaddr М.
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tm3585}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0371968514040049}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=22681987}
\transl
\jour Proc. Steklov Inst. Math.
\yr 2014
\vol 287
\issue 1
\pages 54--67
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0081543814080045}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000348379600004}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=24030814}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84921907354}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/tm3585
  • https://doi.org/10.1134/S0371968514040049
  • http://mi.mathnet.ru/rus/tm/v287/p61

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Darkhovsky B., Piryatinska A., “Model-Free Classification of Panel Data Via the Epsilon-Complexity Theory”, Commun. Stat.-Simul. Comput.  crossref  isi
    2. Massana J., Raya O., Gauchola J., Lopez B., “Signaleeg a Practical Tool For Eeg Signal Data Mining”, Neuroinformatics  crossref  isi
    3. B. Darkhovsky, A. Piryatinska, A. Prokhorov, F. Xia, “The $\epsilon$-complexity of copulas”, Proceedings of the 2015 10Th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, IEEE, 2015, 422–427  isi
    4. A. Piryatinska, B. Darkhovsky, A. Kaplan, “Binary classification of multichannel-EEG records based on the is an $\epsilon$-complexity of continuous vector functions”, Comput. Meth. Programs Biomed., 152 (2017), 131–139  crossref  isi  scopus
    5. B. Darkhovsky, A. Piryatinska, “Model-free offline change-point detection in multidimensional time series of arbitrary nature via $\epsilon$-complexity: simulations and applications”, Appl. Stoch. Models. Bus. Ind., 34:5, SI (2018), 633–644  crossref  isi  scopus
    6. T. Dey, A. Piryatinska, W. A. Woyczynski, S. J. Ozinga, J. L. Alberts, “Quantifying the complexity of time series with applications to postural balance studies of Parkinson's patients”, Stat. Biopharm. Res., 10:4 (2018), 301–315  crossref  isi  scopus
    7. B. Darkhovsky, A. Piryatinska, “Classification of multivariate time series of arbitrary nature based on the epsilon-complexity theory”, Statistics and Simulation, IWS 8 2015, Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 231, eds. J. Pilz, D. Rasch, V. Melas, K. Moder, Springer, 2018, 231–242  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    8. Б. С. Дарховский, “О сложности и размерности непрерывных конечномерных отображений”, Теория вероятн. и ее примен., 65:3 (2020), 479–497  mathnet  crossref; B. S. Darkhovsky, “On the complexity and dimension of continuous finite-dimensional maps”, Theory Probab. Appl., 65:3 (2020), 375–387  crossref  isi  elib
    9. Ю. С. Попков, Ю. А. Дубнов, А. Ю. Попков, “Энтропийно-рандомизированное проектирование”, Автомат. и телемех., 2021, № 3, 149–168  mathnet  crossref; Yu. S. Popkov, Yu. A. Dubnov, A. Yu. Popkov, “Entropy-randomized projection”, Autom. Remote Control, 82:3 (2021), 490–505  crossref  isi  elib
  • Труды Математического института им. В. А. Стеклова Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics
    Просмотров:
    Эта страница:270
    Полный текст:84
    Литература:52
    Первая стр.:1
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021