遺伝的プログラミングによる関数近似を用いたモンテカルロフィルタ法による非定常時系列からの状態推定とその応用(ネットワークプロセッサ, 通信のための信号処理, 符号理論, 一般)
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概要
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本報告では, モンテカルロフィルタ法により非定常時系列から内部状態を推定する課題において, 時系列生成システム(ダイナミックス)を遺伝的プログラミング(Genetic Programming : GP)により近似し, 実際的な時系列への適用へと応用する方法を示す。GPより状態方程式の形状を推定しながら, 同時にモンテカルロフィルタ法による内部状態推定を進める。更に, この手法による推定の精密化をはかるためシステムノイズの確率密度関数を直接近似する問題に適用を試みる。応用例として既知の状態方程式から生成された時系列からの状態推定問題と実際の時系列からの変動要因の抽出を示す。
- 2005-03-08
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