Time series classification methodology using reproducing kernel Hilbert spaces embedding

La clasificación de series de tiempo es una tarea fundamental en las áreas de aprendizaje de máquina y reconocimiento de patrones, debido a las múltiples aplicaciones que existen en el estado del arte, tales como análisis en mercados bursátiles, medicina, redes de sensores, experimentos científicos de objetos en movimiento, biología y clasificación de formas. La mayoría de modelos basados en datos suponen que las observaciones son independientes e idénticamente distribuidas. Sin embargo, al suponer lo anterior ciertos factores discriminantes pueden ser pasados por alto

Time series classification methodology using reproducing kernel Hilbert spaces embedding

La clasificación de series de tiempo es una tarea fundamental en las áreas de aprendizaje de máquina y reconocimiento de patrones, debido a las múltiples aplicaciones que existen en el estado del arte, tales como análisis en mercados bursátiles, medicina, redes de sensores, experimentos científicos de objetos en movimiento, biología y clasificación de formas. La mayoría de modelos basados en datos suponen que las observaciones son independientes e idénticamente distribuidas. Sin embargo, al suponer lo anterior ciertos factores discriminantes pueden ser pasados por alto

An immune-inspired, dependence-based approach to blind inversion of wiener systems

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elérica, 2016.Nas últimas décadas, o estudo de métodos para a inversão cega de sistemas de Wiener tem recebido uma atenção signi cativa, especialmente em áreas como a biologia, química, sociologia e na indústria. Um grande número de métodos tem sido desenvolvidos com diferentes abordagens e análises teóricas do problema, que incluem algoritmos de gradiente para minimizar a taxa de informação mútua do sinal extraído, algoritmos genéticos para executar a tarefa de procurar os parâmetros ótimos assim como algoritmos imuno-inspirados. Estes métodos têm como requisito fundamental que o sinal de entrada seja originalmente i.i.d., além de algumas outras condições de suavidade. Cenários de aplicação que cumprem com este requisito podem ser difíceis de ocorrer, na prática; por isso, considerar fontes não-independentes tem se tornado uma importante abordagem. Neste trabalho, propõem-se dois métodos baseados nas funções de autocorrelação e autocorrentropia para explorar a estrutura do tempo de um determinado sinal, com a nalidade de promover a inversão cega dos sistemas de Wiener usando sistemas Hammerstein. Filtros lineares com e sem realimentação são considerados e um algoritmo imuno-inspirado é usado para permitir a otimização de parâmetros sem a necessidade de manipular analiticamente a função custo, ao mesmo tempo que se aumenta a probabilidade de convergência global. Os resultados experimentais indicam que ambas as funções proporcionam meios e cazes para a inversão do sistema e também ilustram o efeito de realimentação linear sobre o desempenho global do sistema.In the last decades, the study of blind inversion of Wiener systems has received signi cant attention, in a special manner in areas such as biology, chemistry, sociology, psychology and industry. A large number of methods have been developed with di erent approaches and theoretical analysis of the problem, which include a gradient algorithm to minimize the mutual information rate of the extracted signal, genetic algorithms to perform the task of searching for the optimal parameters as well as immune-inspired algorithms. These methods have the particular requirement that the input signal must be i.i.d. and, besides some smoothness conditions. This requirement may be hard to be present in real-world problems, hence, considering non-independent sources have become an interesting approach. In this work, we propose two methods based on the autocorrelation and autocorrentropy functions for representing the time structure of a given signal, in order to cope with the unsupervised inversion of Wiener systems by Hammerstein systems. Linear lters with and without feedback are considered and an immune-inspired algorithm is used to allow parameter optimization without the need for explicitly manipulating the cost function, with the additional bene t of increasing the probability of global convergence. The experimental results indicate that both functions provide e ective means for system inversion and also illustrate the e ect of linear feedback on the overall system performance

Study of Adaptation Methods Towards Advanced Brain-computer Interfaces

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH