未知非線形系に対するオンライン変化検出手法 : 逐次モンテカルロ法を用いたベイズ的アプローチ(非線形問題)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
オンライン変化検出とは,観測値の背後に潜む系の突発的な変化を実時間で検出する問題であり,自然科学,工学の幅広い分野に存在する.このオンライン変化検出では,観測値の背後にある系の形式が明示的に与えられていない場合も数多く存在し,更には,その系に非線形性が潜んでいることもある.このような未知非線形系の変化検出に対しては,いまだ決定的な解決手段は知られていない.本論文では,このような未知非線形系に対する変化検出手法を提案する.提案手法は,オンラインベイズ的枠組みに基づいており,その枠組みから自然に導かれる"発生源に突発的な変化が起こった確率"の逐次的な算出を目的とする.また,本論文に,この確率の逐次的な算出をラオ・ブラックウェル逐次モンテカルロ法により実現する方法も示す.更に,提案手法の有効性を評価するためにいくつかの数値実験を実施する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-01
著者
-
中田 洋平
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
中田 洋平
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
関連論文
- サンプリング技術を利用した文章類似性評価
- サンプリング技術を利用した文章類似性評価(文書分類・翻訳)
- ベイズ隠れマルコフモデルを用いたスポーツイベント検出の高精度化 (パターン認識・メディア理解)
- ディリクレ過程事前分布言語モデルに対する事後確率最大化推定法(一般セッション2,複合現実感のためのパターン認識・理解)
- ベイズ学習の実装 : MCMC/SMC/DPEM(オーガナイズドセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
- ベイズ学習の実装 : MCMC/SMC/DPEM(オーガナイズドセッション1)
- ベイズ学習に基づく隠れマルコフモデルを用いたスポーツ映像解析におけるイベント検出(テーマ関連セッション2)
- オンライン手書き文字認識アルゴリズムRAV : Reparameterized Angle Variations
- ヒルクライミング法を用いた攻撃に強いオンライン署名認証アルゴリズム(研究速報)
- D-12-26 ベイズ的手法による動画像顔検出の高速化と高精度化(D-12. パターン認識・メディア理解,一般セッション)