Thứ hai, 04/08/2025 | 09:32
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. |
Phát triển doanh nghiệp khoa học và công nghệ (KHCN) là chủ trương lớn của Đảng, Nhà nước nhằm nâng cao chất lượng hiệu quả sản xuất kinh doanh, tạo động lực bền vững cho phát triển kinh tế - xã hội trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.
01/08/2025