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portada Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-Based Construction of Representative Driving Cycles (Autouni – Schriftenreihe) (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
148
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9783658363352

Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-Based Construction of Representative Driving Cycles (Autouni – Schriftenreihe) (en Inglés)

Fabian Kai Dietrich Noering (Autor) · Springer Vieweg · Tapa Blanda

Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-Based Construction of Representative Driving Cycles (Autouni – Schriftenreihe) (en Inglés) - Fabian Kai Dietrich Noering

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Reseña del libro "Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-Based Construction of Representative Driving Cycles (Autouni – Schriftenreihe) (en Inglés)"

In the last decade unsupervised pattern discovery in time series, i.e. the problem of finding recurrent similar subsequences in long multivariate time series without the need of querying subsequences, has earned more and more attention in research and industry. Pattern discovery was already successfully applied to various areas like seismology, medicine, robotics or music. Until now an application to automotive time series has not been investigated. This dissertation fills this desideratum by studying the special characteristics of vehicle sensor logs and proposing an appropriate approach for pattern discovery. To prove the benefit of pattern discovery methods in automotive applications, the algorithm is applied to construct representative driving cycles.

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