WO2023218232 - TIME-SERIES DIMENSION COMPRESSION

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2023/218232
Publication Date 16.11.2023
International Application No. PCT/IB2022/056895
International Filing Date 26.07.2022
Title **
[English] TIME-SERIES DIMENSION COMPRESSION
[French] COMPRESSION DE DIMENSION DE SÉRIE CHRONOLOGIQUE
Applicants **
KOCH BUSINESS SOLUTIONS, LP 4111 East 37th Street North Wichita, Kansas 67220, US
Inventors
KORMILITSIN, Maxim c/o Koch Business Solutions, LP 4111 East 37th Street North Wichita, Kansas 67220, US
ANAND, Abhishek c/o Koch Business Solutions, LP 4111 East 37th Street North Wichita, Kansas 67220, US
HAMILTON, Nathan R. c/o Koch Business Solutions, LP 4111 East 37th Street North Wichita, Kansas 67220, US
Priority Data
202241027736   13.05.2022   IN
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Application details
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Entry into National Phase under
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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing1432
EPO Filing, Examination8478
Japan Filing591
South Korea Filing575
USA Filing, Examination3910
MasterCard Visa

Total: 14986

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Abstract[English] A method for dimension compression of a set of time series includes (i) extracting from each time series a first vector of model parameters and a second vector of residuals and (ii) inputting the first and second vectors into an encoder, of an autoencoder, to embed the time series in a feature space. The resulting set of feature vectors are then clustered. For each cluster, at least one representative vector is then selected to represented all of the feature vectors in said each cluster. The representative vector may be a medoid or centroid of these feature vectors. A representative time series is then generated for each representative vector. For example, the representative vector may be inputted into a decoder, of the autoencoder, to generate the representative time series. Several parameters may be adjusted to vary the amount of compression and the amount of information lost via this compression.[French] Un procédé pour une compression de dimension d'un ensemble de séries chronologiques comprend (i) l'extraction à partir de chaque série chronologique d'un premier vecteur de paramètres de modèle et d'un second vecteur de résidus et (ii) l'entrée des premier et second vecteurs dans un encodeur, d'un auto-encodeur, pour incorporer la série chronologique dans un espace caractéristique. L'ensemble résultant de vecteurs caractéristiques est ensuite mis en grappe. Pour chaque grappe, au moins un vecteur représentatif est ensuite sélectionné pour représenter tous les vecteurs caractéristiques de ladite chaque grappe. Le vecteur représentatif peut être un médoïde ou un centroïde de ces vecteurs caractéristiques. Une série chronologique représentative est ensuite générée pour chaque vecteur représentatif. Par exemple, le vecteur représentatif peut être entré dans un décodeur, de l'auto-encodeur, pour générer la série chronologique représentative. Plusieurs paramètres peuvent être ajustés pour faire varier la quantité de compression, et la quantité d'informations perdues en raison de cette compression.
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