% !TeX encoding = UTF-8
% !TeX spellcheck = ru_RU

%\newpage
\section{Вычислительные эксперименты}
\label{sec:Experiments}

В данном разделе описаны тематические исследования по применению параллельного алгоритма PSF для аннотирования сенсорных данных. Вычислительные эксперименты были проведены на графическом процессоре NVIDIA Tesla V100 SXM2 (5120 ядер, тактовая частота 1.3~GHz, пиковая производительность 15.7~TFLOPS). 
%на следующей аппаратной платформе: центральный процессор Intel Xeon Gold 6254, 18~ядер, тактовая частота 4.0~GHz, графический процессор NVIDIA Tesla V100 SXM2, количество ядер 5120, тактовая частота 1.3~GHz, пиковая производительность 15.7~TFLOPS.
Для оценки эффективности аннотирования нами использованы стандартные меры качества классификации, определяемые следующим образом:
\begin{equation}
	\label{eq:PrecisionRecallF1score}
	\textup{Precision} = \frac{TP}{TP + FP}, \; 
	\textup{Recall} = \frac{TP}{TP + FN}, \;
	\textup{F1} = 2 \cdot \frac{\textup{Precision} \cdot \textup{Recall}}{\textup{Precision} + \textup{Recall}},
\end{equation}
где $TP$, $FP$, $TN$ и $FN$~--- количество истинно-положительных, ложно-положительных, истинно-отрицательных и ложно-отрицательных элементов ряда соответственно при сравнении истинной и полученной при помощи алгоритма разметок ряда.

\subsection{Аннотирование показаний сенсора, установленного\newline на промышленном оборудовании}
\label{subsec:Experiments-Case-2}

Для первого тематического исследования нами используются данные виброакселерометра, установленного на малогабаритной дробильной установке. Показания записаны во время заброса двух материалов различной твердости: дунита и кирпича. Помимо дробления указанных материалов, записаны два других вида активности: установка выключена и холостой ход. Количество сниппетов соответствует общему числу активностей: $K=4$. Длина сегмента соответствует пяти секундам: $m=4000$, длина подпоследовательности равна $0.5m$: $\ell=2000$. 

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-summary.pdf}
	\caption{Аннотирование показаний сенсора, установленного\\ на дробильной установке (при $K=4$)}
	\label{fig:Crusher}
\end{figure}

На рис.~\ref{fig:Crusher} представлены исходная разметка ряда и результат аннотирования ряда при помощи алгоритма PSF. На рис.~\ref{fig:Crusher-Snippets} представлены найденные сниппеты. Числа, данные цветом, показывают индексы начала и конца сниппетов.
%\begin{figure}[!ht]
%	\begin{minipage}[t]{1.0\textwidth}
	%		\centering
	%		\includegraphics[width=0.95\linewidth]{crusher-ground-truth}
	%		\\а) исходная разметка ряда
	%	\end{minipage}
%	
%	\begin{minipage}[t]{1.0\textwidth}
	%		\centering
	%		\includegraphics[width=0.95\linewidth]{crusher-classification}
	%		\\б) результат работы PSF
	%	\end{minipage}
%	\caption{Временной ряд показаний сенсора, установленного на дробильной установке}
%	\label{fig:Crusher}
%\end{figure}
%
%\begin{figure}[H]
%	\centering
%	\includegraphics[width=0.85\linewidth]{pic-crusher-snippets.pdf}
%	\caption{Найденные сниппеты}
%	\label{fig:Crusher-Snippets}
%\end{figure}

\begin{figure}[!ht]
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}			
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-snippet-1}
		\\а) холостой ход
	\end{subfigure}
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-snippet-2}
		\\б) дробление дунита
	\end{subfigure}
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-snippet-3}
		\\в) дробление кирпича
	\end{subfigure}
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-snippet-4}
		\\г) дробилка выключена
	\end{subfigure}
	
	\caption{Сниппеты показаний виброакселерометра, установленного \\ на дробильной установке (при $K=4$)}
	\label{fig:Crusher-Snippets}
\end{figure}
%\begin{figure}[ht!]
%	\centering
%	\includegraphics[width=0.95\linewidth]{crusher-snippets}
%	\caption{Найденные сниппеты {\small (числа, данные цветом, показывают индексы начала сниппетов)}}
%	\label{fig:Crusher-Snippets}
%\end{figure}

\begin{table}[!ht]
	\caption{Показатели качества аннотирования при $K=4$}
	\label{tab:Crusher-Report}
	\centering
	\begin{tabular}{|l|c|c|c|}
		\hline
		Активность & Точность & Полнота & F1-мера \\ \hline
		Холостой ход  & 0.05 & 0.03 & 0.04    \\ \hline
		Дробление дунита & 0.65 & 0.72 & 0.68      \\ \hline
		Дробление кирпича & 0.55 & 0.54 & 0.55 \\ \hline
		Установка выключена  & 0.77 & 0.85 & 0.81 \\ \hline
	\end{tabular}
\end{table}

В табл.~\ref{tab:Crusher-Report} представлена оценка эффективности аннотирования по мерам, указанным в формуле (\ref{eq:PrecisionRecallF1score}). Можно видеть, что дробление дунита и выключенное состояние дробильной установки имеют наиболее высокие точность и полноту распознавания. Интегрально наилучшим образом распознается дробление дунита, наихудшим~--- холостой ход дробильной установки. Можно также заметить, что алгоритм PSF плохо распознает активности, связанные с холостым ходом и дроблением кирпича. Поэтому с целью повышения качества аннотирования разметка с помощью алгоритма PSF была проведена повторно для меньшего количества искомых сниппетов, $K=3$.

\begin{figure}[!ht]
	\centering
	\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-summary-3.pdf}
	\caption{Аннотирование показаний виброакселерометра, установленного на дробильной установке (при $K=3$)}
	\label{fig:Crusher-3}
\end{figure}

\begin{figure}[!ht]
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}			
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-3-snippet-1}
		\\а) дробление дунита
	\end{subfigure}
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-3-snippet-2}
		\\б) дробилка выключена
	\end{subfigure}
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-crusher-3-snippet-3}
		\\в) холостой ход/дробление кирпича
	\end{subfigure}
	
	\caption{Сниппеты показаний виброакселерометра, установленного \\ на дробильной установке (при $K=3$)}
	\label{fig:Crusher-3-Snippets}
\end{figure}

По полученным результатам аннотирования (см. разметку ряда и найденные сниппеты на рис.~\ref{fig:Crusher-3} и рис.~\ref{fig:Crusher-3-Snippets} соответственно) видно, что алгоритм обобщает показания, соответствующие холостому ходу и дроблению кирпича. Предположительно, это обусловлено низкой чувствительностью установленного датчика, и тем, что кирпич является более мягким материалом по сравнению с дунитом.

\begin{table}[!ht]
	\caption{Показатели качества аннотирования при $K=3$}
	\label{tab:Crusher-Report-3}
	\centering
	\begin{tabular}{|l|c|c|c|}
		\hline
		Активность & Точность & Полнота & F1-мера \\ \hline
		Дробление дунита & 0.68 & 0.56 & 0.61      \\ \hline
		Установка выключена  & 0.68 & 0.92 & 0.78 \\ \hline
		Холостой ход/дробление кирпича  & 0.78 & 0.77 & 0.78    \\ \hline
	\end{tabular}
\end{table}

В табл.~\ref{tab:Crusher-Report-3} представлены полученные показатели качества аннотирования для случая $K=3$. Можно видеть, что показатели качества существенно улучшены по сравнению с предыдущим случаем $K=4$ (см. табл.~\ref{tab:Crusher-Report}) и наилучшим образом распознается активность <<холостой ход или дробление кирпича>>.

\subsection{Аннотирование сенсорных данных носимого акселерометра}
\label{subsec:Experiments-Case-1}

Для второго тематического исследования нами взят отрезок временного ряда PAMAP~\bblcite{DBLP:conf/iswc/ReissS12}, представляющего собой показания закрепленного на человеке виброакселерометра. Данный ряд содержит показан
ия при трех видах физической активности: глажка белья, подъем по лестнице, спуск по лестнице. Количество сниппетов соответствовало числу активностей, отражаемых временным рядом, т.е. $K=3$. Длина сегмента $m=2000$, длина подпоследовательности равна $0.5m$: $\ell=1000$. 

\begin{figure}[H]
	\centering
	\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-PAMAP-summary.pdf}
	\caption{Аннотирование показаний акселерометра, закрепленного на человеке}
	\label{fig:PAMAP}
\end{figure}

%\begin{figure}[!ht]
%	\begin{minipage}[t]{1.0\textwidth}
%		\centering
%		\includegraphics[width=0.95\linewidth]{ground-truth}
%		\\а) исходная разметка ряда
%	\end{minipage}
%	
%	\begin{minipage}[t]{1.0\textwidth}
%		\centering
%		\includegraphics[width=0.95\linewidth]{classification}
%		\\б) результат работы PSF
%	\end{minipage}
%	\caption{Временной ряд PAMAP}
%	\label{fig:PAMAP}
%\end{figure}
%\begin{figure}[H]
%	\centering
%	\includegraphics[width=0.85\linewidth]{pic-PAMAP-snippets.pdf}
%	\caption{Найденные сниппеты {\small (числа, данные цветом, показывают индексы начала и конца сниппетов)}}
%	\label{fig:PAMAP-Snippets}
%\end{figure}

\begin{figure}[!ht]
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}			
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-PAMAP-snippet-1}
		\\а) спуск по лестнице
	\end{subfigure}
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-PAMAP-snippet-2}
		\\б) подъем по лестнице
	\end{subfigure}
	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=1\linewidth]{pic-PAMAP-snippet-3}
		\\в) глажка белья
	\end{subfigure}
	
	\caption{Сниппеты показаний акселерометра, закрепленного на человеке}
	\label{fig:PAMAP-Snippets}
\end{figure}

На рис.~\ref{fig:PAMAP} представлены исходная разметка ряда и результат аннотирования ряда при помощи алгоритма PSF. На рис.~\ref{fig:PAMAP-Snippets} представлены найденные сниппеты, соответствующие активностям на временном ряду, с индексами начала и конца сниппетов.

\begin{table}[!ht]
	\caption{Показатели качества аннотирования}
	\label{tab:PAMAP-Report}
	\centering
	\begin{tabular}{|l|c|c|c|}
		\hline
		Активность & Точность & Полнота & F1-мера \\ \hline
		Подъем по лестнице & 0.74 & 0.83 & 0.78    \\ \hline
		Спуск по лестнице & 0.59 & 0.82 & 0.68      \\ \hline
		Глажка белья & 0.83 & 0.58 & 0.68 \\ \hline
	\end{tabular}
\end{table}

В табл.~\ref{tab:PAMAP-Report} представлена оценка точности аннотирования по мерам, указанным в формуле~(\ref{eq:PrecisionRecallF1score}). Можно видеть, что наилучшим образом распознается подъем по лестнице, наихудшим~--- глажка белья. Можно видеть высокую  полноту при распознании подъема и спуска по лестнице и меньшую~--- при глажке белья. 

%\begin{figure}[ht!]
%	\centering
%	\includegraphics[width=0.95\linewidth]{snippet-1}
%	\caption{Найденные сниппеты}
%	\label{fig:PAMAP-Snippets}
%\end{figure}
%
%\begin{figure}[ht!]
%	\centering
%	\includegraphics[width=0.95\linewidth]{PAMAP_seqlen_runtime}
%	\caption{Производительность алгоритма PSF при различных длинах подпоследовательности}
%	\label{fig:PAMAP-seqlen-runtime}
%\end{figure}
%
%\subsection{Исследование качества аннотирования в зависимости от длины подпоследовательности}
%\label{subsec:Experiments-Subseqlen}
%
%\begin{figure}[ht!]
%	\begin{picture}(140,206)\small
%			%\put(2,0){\includegraphics[width=150mm,height=56mm]{pic-experiments}}
%			\put(-130.3,0){\begin{tikzpicture}
%							\begin{semilogyaxis}[
%									%title=Inv. cum. normal,
%									%xlabel={$x$},
%									%ylabel={$y$},
%									ybar,
%									width=155mm,
%									height=75mm,
%									symbolic x coords={$\ell=0.3m$,$\ell=0.5m$,$\ell=0.8m$},
%									%ymin=60,
%									%ymax=7000,
%									xtick=data,
%									yticklabels=\empty,
%									%nodes near coords,
%									%nodes near coords align={vertical},
%									%nodes near coords={
%											%	\pgfmathprintnumber[precision=2]{\pgfplotspointmeta}
%											%},
%									ymajorgrids, 
%									tick align=outside,
%									xtick pos=left,
%									ytick pos=left,
%									bar width=8mm,
%									%xlabel={Subsequence length},
%									%grid=major, 
%									%major grid style={dashed,gray, line width=0.05pt},
%									legend style={at={(0.29,1.12)},
%											legend columns=-1, line width=0.001pt},
%									legend cell align=left,
%									enlarge x limits=0.12,
%									]
%									%\addplot [blue] {e^x};
%									\addplot 
%									coordinates {($\ell=0.3m$,1188) ($\ell=0.5m$,817) ($\ell=0.8m$,266)};
%									\addplot 
%									coordinates {($\ell=0.3m$,74) ($\ell=0.5m$,52) ($\ell=0.8m$, 16)};
%									\legend{Snippet-Finder,PSF}
%								\end{semilogyaxis}
%					\end{tikzpicture}}
%			%\put(1,58){$10^1$}
%			\put(-140,89.3){$10^2$}
%			\put(-140,163.6){$10^3$}
%			\put(-155,90){\rotatebox{90}{Время, с}}
%			%
%			{\scriptsize
%					\put(244,34){$16$}
%					\put(220,125){$266$}
%					\put(87,72){$52$}
%					\put(61,163){$817$}
%					\put(-74,83){$74$}
%					\put(-102,174){$1188$}
%				}
%		\end{picture}
%	\caption{Производительность алгоритма PSF при различных длинах подпоследовательности}
%	\label{fig:PAMAP-seqlen-runtime}
%\end{figure}
%
%\begin{figure}[ht!]
%	\begin{picture}(140,206)\small
%				%\put(2,0){\includegraphics[width=150mm,height=56mm]{pic-experiments}}
%				\put(-130.3,0){\begin{tikzpicture}
%					\begin{semilogyaxis}[
%								%title=Inv. cum. normal,
%								%xlabel={$x$},
%								%ylabel={$y$},
%								ybar,
%								width=155mm,
%								height=75mm,
%								symbolic x coords={$\ell=0.3m$,$\ell=0.5m$,$\ell=0.8m$},
%								%ymin=60,
%								%ymax=7000,
%								xtick=data,
%								yticklabels=\empty,
%								%nodes near coords,
%								%nodes near coords align={vertical},
%								%nodes near coords={
%											%	\pgfmathprintnumber[precision=2]{\pgfplotspointmeta}
%											%},
%								ymajorgrids, 
%								tick align=outside,
%								xtick pos=left,
%								ytick pos=left,
%								bar width=8mm,
%								%xlabel={Subsequence length},
%								%grid=major, 
%								%major grid style={dashed,gray, line width=0.05pt},
%								legend style={at={(0.817,1.12)},
%											legend columns=-1, line width=0.001pt},
%								legend cell align=left,
%								enlarge x limits=0.12,
%								]
%								%\addplot [blue] {e^x};
%								\addplot 
%								coordinates {($\ell=0.3m$,1188) ($\ell=0.5m$,817) ($\ell=0.8m$,266)};
%								\addplot 
%								coordinates {($\ell=0.3m$,74) ($\ell=0.5m$,52) ($\ell=0.8m$, 16)};
%								\legend{Последовательный Snippet-Finder, Параллельный Snippet-Finder}
%							\end{semilogyaxis}
%			\end{tikzpicture}}
%				%\put(1,58){$10^1$}
%				\put(-140,89.3){$10^2$}
%				\put(-140,163.6){$10^3$}
%				\put(-155,60){\rotatebox{90}{Время, с (лог. шкала)}}
%				\put(10,-10){Длина подпоследовательности}
%				%
%				{\scriptsize
%							\put(244,34){$16$}
%							\put(220,125){$266$}
%							\put(87,72){$52$}
%							\put(61,163){$817$}
%							\put(-74,83){$74$}
%							\put(-102,174){$1188$}
%						}
%			\end{picture}
%	\caption{Производительность алгоритма PSF при различных длинах подпоследовательности}
%	\label{fig:PAMAP-seqlen-runtime}
%\end{figure}

В работе~\bblcite{DBLP:journals/datamine/GharghabiIBDK20} указывается, что мера MPdist дает адекватные результаты аннотирования ряда при значении длины подпоследовательности на интервале $0.3m \leqslant \ell \leqslant 0.8m$. Поэтому нами были проведены эксперименты по определению зависимости производительности и точности алгоритма PSF в зависимости от длины подпоследовательности $\ell$ с использованием значений $0.3m$, $0.5m$ и $0.8m$.

\begin{table}[!ht]
	\caption{Производительность алгоритма PSF }%при различных длинах подпоследовательности}
	\label{tab:PAMAP-seqlen-runtime}
	\begin{tabular}{|l|ccc|}
		\hline
		\multicolumn{1}{|c|}{\multirow{2}{*}{Алгоритм}} & \multicolumn{3}{c|}{Время выполнения, с}                                                               \\ \cline{2-4} 
		\multicolumn{1}{|c|}{}                          & \multicolumn{1}{l|}{$\ell=0.3m$} & \multicolumn{1}{l|}{$\ell=0.5m$} & \multicolumn{1}{l|}{$\ell=0.8m$} \\ \hline
		Snippet-Finder                                  & \multicolumn{1}{c|}{1188}        & \multicolumn{1}{c|}{817}         & 266                              \\ \hline
		PSF                                             & \multicolumn{1}{c|}{74}          & \multicolumn{1}{c|}{52}          & 16                               \\ \hline
	\end{tabular}
\end{table}

В табл.~\ref{tab:PAMAP-seqlen-runtime} показана зависимость производительности параллельного алгоритма от длины подпоследовательности $\ell$ для временного ряда PAMAP. По полученным результатам можно сделать вывод, что большее значение длины подпоследовательности повышает производительность алгоритма.

%\begin{figure*}[!ht]
%	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}			
%			\centering
%			\includegraphics[width=1\linewidth]{pamap_matrix_03}
%			\\а) $\ell=0.3m$
%	\end{subfigure}
%	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
%			\centering
%			\includegraphics[width=1\linewidth]{pamap_matrix_05}
%			\\б) $\ell=0.5m$
%	\end{subfigure}
%	\begin{subfigure}[t]{0.45\textwidth}
%		\centering
%		\includegraphics[width=1\linewidth]{pamap_matrix_08}
%		\\б) $\ell=0.8m$
%	\end{subfigure}
%
%	\caption{Точность алгоритма PSF при различных длинах подпоследовательности}
%	\label{fig:PAMAP-matrix}
%\end{figure*}

\begin{table}[!ht]
	\caption{Матрица ошибок алгоритма PSF при распознавании активностей}
	\label{tab:PAMAP-matrix}
\begin{tabular}{clcccc}
	\multicolumn{1}{l}{}                                      &                                                                                                    & \multicolumn{1}{l}{}                                                                  & \multicolumn{3}{c}{Предсказанные активности}                                                                                                                                                                                                       \\ \cline{3-6} 
	\multicolumn{1}{l}{}                                      & \multicolumn{1}{l|}{}                                                                              & \multicolumn{1}{c|}{\begin{tabular}[c]{@{}c@{}}Длина подп-ти, \\ $\ell$\end{tabular}} & \multicolumn{1}{c|}{\begin{tabular}[c]{@{}c@{}}Спуск\\ по лестнице\end{tabular}} & \multicolumn{1}{c|}{\begin{tabular}[c]{@{}c@{}}Подъем\\ по лестнице\end{tabular}} & \multicolumn{1}{c|}{\begin{tabular}[c]{@{}c@{}}Глажка\\ белья\end{tabular}} \\ \cline{2-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{\multirow{9}{*}{\rotatebox{90}{Исходные активности}}} & \multicolumn{1}{l|}{\multirow{3}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}Спуск\\ по лестнице\end{tabular}}}  & \multicolumn{1}{c|}{$0.3m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.78}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.01}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.21}                                                   \\ \cline{3-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{}                                                                              & \multicolumn{1}{c|}{$0.5m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.82}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.1}                                                          & \multicolumn{1}{c|}{0.08}                                                   \\ \cline{3-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{}                                                                              & \multicolumn{1}{c|}{$0.8m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.46}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.09}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.45}                                                   \\ \cline{2-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{\multirow{3}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}Подъем\\ по лестнице\end{tabular}}} & \multicolumn{1}{c|}{$0.3m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.06}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.84}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.1}                                                    \\ \cline{3-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{}                                                                              & \multicolumn{1}{c|}{$0.5m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.06}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.83}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.11}                                                   \\ \cline{3-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{}                                                                              & \multicolumn{1}{c|}{$0.8m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.02}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.54}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.44}                                                   \\ \cline{2-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{\multirow{3}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}Глажка \\ белья\end{tabular}}}      & \multicolumn{1}{c|}{$0.3m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.2}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.07}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.73}                                                   \\ \cline{3-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{}                                                                              & \multicolumn{1}{c|}{$0.5m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.29}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.14}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.58}                                                   \\ \cline{3-6} 
	\multicolumn{1}{c|}{}                                     & \multicolumn{1}{l|}{}                                                                              & \multicolumn{1}{c|}{$0.8m$}                                                           & \multicolumn{1}{c|}{0.21}                                                        & \multicolumn{1}{c|}{0.41}                                                         & \multicolumn{1}{c|}{0.38}                                                   \\ \cline{2-6} 
\end{tabular}
\end{table}

В табл.~\ref{tab:PAMAP-matrix} приведена матрица ошибок для различных значений длины подпоследовательности. По полученным результатам можно видеть, что для временного ряда PAMAP алгоритм дает более высокую точность аннотирования при меньших значениях длины подпоследовательности.


