¿Cuáles pueden ser buenas técnicas para enfrentar este problema abstracto?
Tiene un flujo de datos de una señal continua, como uno de un sensor físico. Esa señal tiene valores reales (discretizados), sin atributo; Se pueden extraer características adictivas (p. ej., potencia, autocorrelación, entropía). Puede asignar una etiqueta de un conjunto finito a una ventana de la señal. Deje que esta etiqueta sea una etiqueta de entrenamiento . Debe elegir los puntos de inicio y finalización de la ventana, así como la etiqueta de la ventana.
La tarea es clasificar las siguientes ventanas en línea, tal como se recibe la señal.
Estoy pidiendo un algoritmo incremental, en el sentido de que debería aumentar su rendimiento de detección con más etiquetas de entrenamiento. Pero debe poder clasificar incluso después de una sola etiqueta de entrenamiento.
Si el problema resulta ser demasiado difícil debido a la detección de límites de ventanas, supongamos que puede corregir su tamaño en una constante pequeña. Por lo tanto, el algoritmo clasifica pequeñas porciones de la señal y luego combina las adyacentes con las mismas etiquetas. Si utiliza ese enfoque simplificado, justifique por qué es razonable.