Thứ năm, 17/09/2026 | 10:08

Using wavelet transform to improve quality classfication for time-series data sequence Abstract: This paper proposes a solution using wavelet transform to extract features from a time-series, the outputs of the pre-processing is input of a neural network in order to classify and predict near future trends of the data. The approach is based on the CWT and DWT of time-series. The result which is tested on real datasets HAR (Human Activity Recognition), shows the improvements in accuracy, reaching 94%. It is an improvement compared to previously reported results for previous systems. Key words:Time-series, wavelet transform, machine learning, deep learning. |
Sáng 16/9, tại Hà Nội, Cục Khoa học, Công nghệ và Chuyển đổi số, Bộ Công Thương có buổi làm việc với Đại học Bách khoa Hà Nội nhằm trao đổi về tiềm năng, định hướng hợp tác trong nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, gắn với yêu cầu phát triển các lĩnh vực công nghiệp, công nghệ chiến lược của ngành Công Thương.
16/09/2026