Abstract: L. Kirichenko, T. Radivilova, V. Bulakh, P. Zinchenko, A. Saif (2020)

Proceedings of the IEEE 3rd International Conference on Data Stream Mining and Processing (DSMP 2020), 84–89p. (2020) DOI:10.1109/DSMP47368.2020.9204021

Two approaches to machine learning classification of time series based on recurrence plots

The article considers the task of classifying fractal time series based on the construction of their recurrence plots. Short realizations of EEG signals were used as input data. Two classification machine learning methods were considered: in the first case, quantitative fractal and recurrent characteristics of the time series were classification features, in the second case, image recognition of recurrence plots was carried out. The results showed fairly high classification quality for both methods, and relative advantage of the image classification method.

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