Selekce příznaků pro modely vícedimenzionálních časových řad uvažující časový kontext

Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Postdoktorandské granty
Veřejná soutěž
Postdoktorandské granty 14 (SGA0201300006)
Hlavní účastníci
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
13-21696P

Název projektu anglicky
Feature selection for temporal context aware models of multivariate time series
Anotace anglicky
In classification or prediction models of multivariate time series, the value of model's output can depend on the past values of other variables. For example, in recurrent neural networks, recurrent connections allow to detect or generate time varying patterns. We believe that a feature selection for such temporal context aware models should be also temporal context aware, which can bring significant improvements in classification or prediction performance. Surprisingly, most papers usually do not consider this and the feature selection for such models does not assume any temporal dependencies in the time series. The proposed project focuses on the ground research on temporal context aware feature selection. Its main objective is to develop and thoroughly analyze novel approaches to this problem. Our main motivation is a promising potential of future application of the developed methods to analysis of biomedical signals. Particularly, the feature selection for the recurrent neural networks will be focused, which seems to be neglected in past, but promising for future.

Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
CEP - hlavní obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
CEP - vedlejší obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
CEP - další vedlejší obor
IN - Informatika
OECD FORD - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
10103 - Statistics and probability<br>10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)<br>20204 - Robotics and automatic control<br>20205 - Automation and control systems

Hodnocení poskytovatelem
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Projekt úspěšně zahájil výzkum v oblasti selekce příznaků z časových řad. Výsledky byly publikovány v impaktovaných časopisech a ve sbornících konferencí. Výstupy projektu jsou aplikovatelné v mnoha oblastech kde je potřeba modelovat časové řady v časovém kontextu. Panel P103 hodnotí projekt jako úspěšný.

Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP18-GA0-GP-U/01:1
Datum dodání záznamu
4. 5. 2018

Podobné projekty(10)