複数の生成規則が混在する時系列の構造抽出(非線形制御,一般)

概要

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時系列解析の主な目的は,サンプルデータ列を元に,データ列の背後にある構造を推定することである.そのような推定においては,一般的に単一の規則によって時系列の構造を説明することが多い.しかし,現実には複数の規則が入れ替わりながらデータ列が生成されたり,先行するデータ列が同一の場合であっても,後続するデータ列が異なるものになるといった状況もありうる.本稿では,単一の規則によって時系列が生成されるのではなく,複数の規則が確率的に入れ替わりながらデータ列が生成されるという状況を考える.そして,そのような状況で発生したデータから,元の複数の生成規則を推定する.生成規則の推定には多層パーセプトロンを用い,多層パーセプトロンによる時系列予測誤差に基づいて,各データの生成規則が異なるものであることを判別する.そして,生成規則の異なるデータを別々のグループとして分離し,各グループに対して多層パーセプトロンによる学習を行うことで,それぞれのグループの生成規則を推定する.その結果,二つの生成規則を混在させて生成した時系列データから,元の二つ規則を分離して抽出することに成功した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2008-10-30