Segmentación de series de tiempo mediante patrones basados en la percepción visual

Abstract

En el presente trabajo, se describe el estado actual de la investigación que se está llevando a cabo acerca de segmentación de series de tiempo. Su enfoque está centrado en utilizar mecanismos de atención visual que permitan localizar patrones de forma conocidos dentro del campo visual. Una vez localizados, mediante mecanismos de lógica difusa se obtienen los valores correspondientes de sus variables miembro (intervalo de tiempo, rango de valores y patrón de forma). Esto se almacena en una base de datos estándar. La base de datos resultante sirve como puente entre la descripción lingüística y las bases de datos que alojan las series de tiempo. Este puente sirve tanto para la descripción automática de las series de tiempo como para la consulta en lenguaje de alto nivel a la base de datos resultante. Se sobrentiende que tal esfuerzo puede resultar en programas menos eficientes si los comparamos con aquellos regidos por algoritmos numéricos dedicados y específicos; con esta investigación se busca es ampliar el entendimiento de la segmentación de percepciones visuales de modo que resulte en sistemas de bases de datos de series de tiempos más amigables para la minería de datos.