Thứ sáu, 25/09/2026 | 23:39

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. |
Thay mặt Chính phủ, Phó Thủ tướng Hồ Quốc Dũng ký Nghị quyết số 282/NQ-CP ngày 22/9/2026 ban hành Kế hoạch hành động của Chính phủ thực hiện Kết luận số 51-KL/TW ngày 17/6/2026 của Bộ Chính trị về đẩy mạnh công tác sở hữu trí tuệ phục vụ phát triển kinh tế - xã hội trong tình hình mới.
24/09/2026