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논문 기본 정보
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- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제11권 제1호
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 39 - 56 (18page)
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Continuous multi-interval prediction (CMIP) is used to continuously predict the trend of a data stream basedon various intervals simultaneously. The continuous integrated hierarchical temporal memory (CIHTM)network performs well in CMIP. However, it is not suitable for CMIP in real-time mode, especially when thenumber of prediction intervals is increased. In this paper, we propose a real-time integrated hierarchicaltemporal memory (RIHTM) network by introducing a new type of node, which is called aZeta1FirstSpecializedQueueNode (ZFSQNode), for the real-time continuous multi-interval prediction(RCMIP) of data streams. The ZFSQNode is constructed by using a specialized circular queue (sQUEUE)together with the modules of original hierarchical temporal memory (HTM) nodes. By using a simplestructure and the easy operation characteristics of the sQUEUE, entire prediction operations are integrated inthe ZFSQNode. In particular, we employed only one ZFSQNode in each level of the RIHTM network duringthe prediction stage to generate different intervals of prediction results. The RIHTM network efficientlyreduces the response time. Our performance evaluation showed that the RIHTM was satisfied to continuouslypredict the trend of data streams with multi-intervals in the real-time mode.
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B. Babcock / 2002 / Models and issues in data stream systems / Proceedings of the 21st ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems (PODS2002) : 1 ~ 16
D. George / 2007 / The HTM learning algorithms
H. S. Kang / 2012 / An integrated hierarchical temporal memory network for continuous multi-interval prediction of stock price trends / Software and Network Engineering : 15 ~ 27
H. Wang / 2003 / Mining concept-drifting data streams using ensemble classifiers / Proceedings of the 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
I. Arel / 2010 / Deep machine learning-a new frontier in artificial intelligence research / IEEE Computational Intelligence Magazine 5 (4) : 13 ~ 18
D. George / 2007 / The HTM learning algorithms
H. S. Kang / 2012 / An integrated hierarchical temporal memory network for continuous multi-interval prediction of stock price trends / Software and Network Engineering : 15 ~ 27
H. Wang / 2003 / Mining concept-drifting data streams using ensemble classifiers / Proceedings of the 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
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