文献

J-GLOBAL ID：201602292110304367   整理番号：16A1209727

北京PM_2 5予測のための多重適応カーネルサイズKLMS【Powered by NICT】

Multiple adaptive kernel size KLMS for Beijing PM2.5 prediction

著者 (5件)： Cao Zheng (CNEL, Department of Electrical & Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, 32611, USA) ,  Yu Shujian (CNEL, Department of Electrical & Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, 32611, USA) ,  Xu Guibiao (NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Chen Badong (Institute of Artificial Intelligence & Robotics, Xi’an Jiaotong University, 710049, China) ,  Principe Jose C. (CNEL, Department of Electrical & Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, 32611, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IJCNN  ページ： 1403-1407  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 平均二乗(KLMS)アルゴリズム最小カーネルでは,再生カーネルH ilbert空間(RKHS)で動作する効率的な非線形適応フィルタである。システム同定や時系列予測の現実的な応用では,通常複数のカーネルまたはカーネルパラメータを要求する複数の入力。本論文では,複数の入力を収容するKLMSのテンソル積カーネルを提案した。さらに,カーネルパラメータを設定する任意の代わりに,適切なカーネルサイズは瞬間誤差の二乗,KLMSは基礎にあるシステム機構をよりよく把握を支援することを最小化する最急降下法に基づく適応アルゴリズムにより選択することができる。提案したアルゴリズムの有効性をシミュレートしたデータセットと重要な実世界問題北京PM_2 5を予測するために実施された実験により示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： システム同定 ,  *多重化 ,  アルゴリズム ,  テンソル積 ,  適応フィルタ ,  最急降下法
準シソーラス用語： 適応アルゴリズム ,  時系列予測 ,  *北京市 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 北京 ,  予測 ,  多重 ,  適応 ,  カーネル ,  サイズ