Rozpoznávání vzorů a anomálií v časových řadách

Abstract

Rozpoznávanie vzorov a anomálií v časových radoch či sekvenciách je v sučasnosti aktívnou oblasťou výzkumu. Vačšina prác v odbore je venovaná sekvenciám vektorov reálnych čísiel alebo sa sústreďuje len na rozpoznávanie udalostí v jednodimenzionálnych sekvenciách. Táto práca predstavuje úvod do teórie skrytých Markovových modelov a aplikuje nové metódy, vhodné pre spracovanie binárnych či kategorických mnohodimenzionálnych radov, kde je možné všetky zložky chápať ako rozne prejavy rovnakého systému. Navrhované metódy sú následne aplikované na datasete vezírov a ich titulov z obdobia 4. až 6. dynastie starovekého Egypta.

Pattern and anomaly detection in time series or sequences is an active field of research. Most of the works in the field are dedicated to multivariate sequences of real numbers or they focus only on pattern recognition in simple sequences. This work introduces hidden Markov models and applies new methods which are suitable for processing of binary or categorical multivariate sequences in which individual clements are considered to be expressions of the same system. Subsequently, proposed methods are applied in analysis of the dataset of viziers and their titles of the fourth to sixth dynasty of ancient Egypt.