Chủ nhật, 11/01/2026 | 07:17

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. |
Chiều ngày 09/01/2026, tại Hà Nội, Bộ Công Thương đã tổ chức Hội nghị Ban chỉ đạo của Bộ Công Thương về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và Đề án 06. Quyền Bộ trưởng Bộ Công Thương Lê Mạnh Hùng - Trưởng Ban chỉ đạo chủ trì Hội nghị.
10/01/2026