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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-29 14:40 Unsupervised Classification of Chaotic Time Series Using Recurrence Triangles Md. Mehedi Hasan・○Masanori Shiro（AIST）  NLP2025-107 MBE2025-47 NC2025-69 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | The analysis of time-series data from nonlinear dynamical systems is fundamental to complexity science, yet classifying chaotic or near-chaotic signals remains a challenge due to noise sensitivity and subtle structural variability. In this study, we propose a recurrence triangle (RT)-based feature extraction framework that captures fine-scale recurrence structures through triangular motifs in recurrence plots. Using a vertex-based mapping with a top-k accumulation rule, RT probability distributions are transformed into compact, interpretable feature vectors suitable for unsupervised learning. We validate the approach on synthetic datasets generated from both continuous-time (Rössler and Lorenz) and discrete-time (Logistic map and autoregressive model) systems, each evaluated under several noise perturbations. Despite these perturbations, unsupervised clustering applied to RT-derived features consistently achieves high classification accuracies, demonstrating strong robustness to stochastic distortions. These results show that RT motifs capture intrinsic recurrence structure even under noise, offering a reliable and model-agnostic tool for unsupervised analysis of complex dynamical systems. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Nonlinear dynamical systems / Time series classification / Unsupervised learning / Recurrence plot / Recurrence triangle / k-means clustering / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 344, NLP2025-107, pp. 102-105, 2026年1月. | |
| 資料番号 | NLP2025-107 | |
| 発行日 | 2026-01-21 (NLP, MBE, NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2025-107 MBE2025-47 NC2025-69 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE NLP IEE-MBE |
| 開催期間 | 2026-01-28 - 2026-01-30 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 若松キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology, Wakamatsu Campus |
| テーマ（和） | NC, NLP, ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, NLP, ME, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-01-NC-MBE-NLP-MBE |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unsupervised Classification of Chaotic Time Series Using Recurrence Triangles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Nonlinear dynamical systems |
| キーワード(2)（和/英） | / Time series classification |
| キーワード(3)（和/英） | / Unsupervised learning |
| キーワード(4)（和/英） | / Recurrence plot |
| キーワード(5)（和/英） | / Recurrence triangle |
| キーワード(6)（和/英） | / k-means clustering |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | エムディ メヘディ ハサン / Md. Mehedi Hasan / エムディ メヘディ ハサン |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 城 真範 / Masanori Shiro / シロ マサノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2026-01-29 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2025-107, MBE2025-47, NC2025-69 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.344(NLP), no.345(MBE), no.346(NC) |
| ページ範囲 | pp.102-105 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2026-01-21 (NLP, MBE, NC) |
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