JP2020107016A5 - - Google Patents
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このようにして得られたＤＴＷ距離は、その値が大きいほど二つの時系列データの類似度は低く、その値が小さいほど二つの時系列データの類似度は高いことを意味する。つまり、ＤＴＷ距離の値で二つの時系列データの類似度を判定することができる。例えば、二つの時系列データが完全に同一であれば、ＤＴＷ距離はゼロとなる。
なお、本実施の形態においては、データベースから第一時系列データおよび教師時系列データをデータ記憶部に読み込んでいたが、あらかじめデータ記憶部に教師時系列データが記憶されていてもよい。また、類似度判定装置は必ずしもデータ記憶部を備えている必要はなく、判定部が第一時系列データおよび教師時系列データを直接データベースから読み込んでもよい。さらには、類似度の判定対象となる第一時系列データは、必ずしもデータベースに記憶されている必要はなく、センサーなどの測定装置からリアルタイムで送られてくる時系列データであってもよい。本実施の形態の類似度判定装置であれば、計算量が少ないので、リアルタイムで送られてくる時系列データに対しても即座に類似度の判定が可能である。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018244116A JP7122960B2 (ja) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 異常検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2018244116A JP7122960B2 (ja) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 異常検出装置 |
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| JP7122960B2 JP7122960B2 (ja) | 2022-08-22 |
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ID=71450853
Family Applications (1)
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| JP2018244116A Active JP7122960B2 (ja) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 異常検出装置 |
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- 2018-12-27 JP JP2018244116A patent/JP7122960B2/ja active Active
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