日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
第29回ファジィシステムシンポジウム
セッションID: MH3-1
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ラフ集合による大きな変動がある時系列データからの知識獲得
*松本 義之和多田 淳三
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抄録
ラフ集合理論は、Z.Pawlakにより提案された手法である。この理論では、データベースやWebなどから、知識を決定ルールの形で獲得することができる。この決定ルールを用いてデータマイニングを行うことが可能である。また、未知のデータに対して予測を行うこともできる。本研究では、ラフ集合を用いて時系列データの分析を行う。時系列データとして、株式の日中変動データを用いる。日中変動データは、Tickデータとも呼ばれ、株式の取り引きが成立するごとに、そのときの値が記録される。このデータを用いて、大きくデータが変動した場合の知識獲得を目指す。
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© 2013 日本知能情報ファジィ学会
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