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1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RD7BSH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.03.15.34   (acesso restrito)
Última Atualização2018:07.03.15.34.42 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.03.15.34.42
Última Atualização dos Metadados2020:12.07.21.11.56 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--/
DOI10.1007/978-3-319-54978-1_60
Chave de CitaçãoDíscolaJúniorCecaFernRibe:2018:OpDaMi
TítuloAn optimized data mining method to support solar flare forecast
Ano2018
Data de Acesso04 maio 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho436 KiB
2. Contextualização
Autor1 Díscola Júnior, Sérgio Luisir
2 Cecatto, José Roberto
3 Fernandes, Márcio Merino
4 Ribeiro, Marcela Xavier
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHJB
Grupo1
2 DIDAS-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
4 Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Endereço de e-Mail do Autor1 sergio.discola@dc.ufscar.br
2 jr.cecatto@inpe.br
EditorLatifi, S.
Título do LivroInformation technology: new generations, advances in intelligent
Editora (Publisher)Springer
Páginas467-474
Histórico (UTC)2018-07-03 15:35:07 :: simone -> administrator :: 2018
2020-12-07 21:11:56 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavesolar flare
forecasting
times series
data mining
feature selection
ResumoHistorical Solar X-rays time series are employed to track solar activity and solar flares. High level of X-rays released during Solar Flares can interfere in telecommunication equipment operation. In this sense, it is important the development of computational methods to forecast Solar Flares analyzing the X-ray emissions. In this work, historical Solar X-rays time series sequences are employed to predict future Solar Flares using traditional classification algorithms. However, for large data sequences, the classification algorithms face the problem of dimensionality curse, where the algorithms performance and accuracy degrade with the increase in the sequence size. To deal with this problem, we proposed a method that employs feature selection to determine which time instants of a sequence should be considered by the mining process, reducing the processing time and increasing the accuracy of the mining process. Moreover, the proposed method also determines which are the antecedent time instants that most affect a future Solar Flare.
ÁreaCEA
ArranjoAn optimized data...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/07/2018 12:34 1.8 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvodiscola_optimized.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ETR8EH
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Notas14th International Conference on Information Technology
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber city copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress edition format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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