Adaptive machine learning for pattern extraction and network analysis in time-series data

用于时间序列数据中的模式提取和网络分析的自适应机器学习

• 批准号: 2437074
• 金额: --
• 依托单位: University of Surrey
• 依托单位国家: 英国
• 项目类别: Studentship
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 英国
• 起止时间: 2020 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2437074
• 关键词: Adaptive; machine; learning; pattern; extraction

Adaptive machine learning for pattern extraction and network analysis in time-series data This PhD research will focus ontheoretical machine learning and will develop network analysis models to analyse the correlation and causal relations intime-series data patterns. The work will initially develop probabilistically and information theory-driven methods (such asBayesian networks and entropy-based models). The research will also explore developing dynamic network learningmodels and causal inference analysis in processing the patterns in multivariate time-series data.

自适应机器学习用于时间序列数据中的模式提取和网络分析本博士研究将专注于理论机器学习，并将开发网络分析模型来分析时间序列数据模式中的相关性和因果关系。这项工作将首先开发概率和信息理论驱动的方法（如贝叶斯网络和基于熵的模型）。本研究还将探索开发动态网络学习模型和因果推理分析，以处理多变量时间序列数据中的模式。