Die Plattform „Functional Data Explorer“ (FDE) ist eine Plattform zur Analyse von Funktionsdaten, Signaldaten und Zeitreihendaten. Für Funktionsdaten können Sie Funktionshauptkomponenten extrahieren, die Merkmale darstellen, und eine Dimensionsreduktion durchführen, um Funktionsdaten zu unterscheiden und Vorhersagemodelle zu erstellen.
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Überblick über den funktionalen Daten-Explorer und Analyse der funktionalen Hauptkomponenten (5:34)
- Für funktionale Daten, Extrahieren von Hauptkomponenten der Funktion als Merkmale der funktionalen Daten.
- Welche Dinge werden in den Anwendungsbeispielen 1 und 2 erklärt, die später erklärt werden?
Anwendungsbeispiel 1: Stichprobenklassifizierung anhand funktionaler Daten (16:52)
- Grundlegende Verwendung des Funktionsdaten-Explorers
- Wie man verschiedene Funktionen anhand funktionaler Hauptkomponenten klassifiziert
Anwendungsbeispiel 2: Kennwertvorhersage anhand von Funktionsdaten (12:49)
- Ein Beispiel für das Extrahieren von Funktionshauptkomponenten aus Funktionsdaten und das Anpassen eines Regressionsmodells unter Verwendung von Funktionshauptkomponenten als erklärende Variablen und charakteristische Werte als objektive Variablen
- Untersuchen Sie die Form der Funktion, die sich auf die Variabilität der Antwortwerte auswirkt.
Anwendungsfall 3: Versuchsdesign für funktionelle Reaktionen (11:27)
- Ein Beispiel für das Extrahieren von Funktionshauptkomponenten aus Funktionsdaten und das Untersuchen ihrer Beziehung zu Faktoren, wenn sie als Antworten verwendet werden
- Nutzen Sie die Möglichkeiten der Functional Design of Experiments Analysis.
Anwendungsfall 4: Analyse von Spektraldaten (12:29)
- Für die Analyse der Spektraldaten wird ein Wavelet-Modell angepasst.
- Die Wavelet-Design-of-Experiments-Analyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen der Spektralform und verschiedenen Faktoren zu untersuchen.
