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J-GLOBAL ID：201702248710252806   整理番号：17A0368881

新しいコンセンサスはデータセンシングのための予測戦略【Powered by NICT】

A novel consensus based prediction strategy for data sensing

著者 (3件)： Sui Cong (Laboratory Experimental Economics, School of Finance, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, Liaoning, PR China) ,  Wang Zongyao (Artificial Intelligence Laboratory, Surrey International Institute, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, Liaoning, PR China) ,  Ye Renzhen (College of Sciences, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430074, Hubei, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 215  ページ： 175-183  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 金融感染問題は財務研究の分野で広く研究されている。の研究の大部分は,金融システムへの伝染効果を研究することに焦点を当てた。感染予測は,感染を防止する最も重要な戦略の一つと考えられている。しかし予測問題は財務地域における研究はほとんどない。伝統的財務管理は感染リスクを予測するための集中法を用いている。しかし中央管理はネットワーク全体の完全な情報を瞬時にできない。実時間における予測を達成するために必要である分散法。金融ネットワークの分散リスク感染予測戦略を紹介した。コンセンサスアルゴリズムを用いて全金融ネットワークの伝染リスク情報を分散することである。この分布戦略は,感染のリスクを予測する瞬時ことを可能にする。第二に,金融危機の影響はコンセンサスアルゴリズムの収束性に影響を及ぼす非常に可能性がある。コンセンサスに基づくKalmanフィルタ(CAF)は,コンセンサスの収束性を維持し,予測の精度を保証するために提案した。最後に,戦略は,金融危機の異なるレベルの影響を受けている,金融システムの異なる種類で試験した。シミュレーション結果は,戦略である堅牢性,柔軟性及び実用化のための実現可能であることを示した。も提案した戦略は,いかなる条件の正確な予測を提供することができることを証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： Kalmanフィルタ ,  財務管理 ,  感染 ,  シミュレーション ,  ロバスト性 ,  ネットワーク ,  柔軟性 ,  *金融
準シソーラス用語： 金融危機 ,  リスク情報 ,  コンセンサスアルゴリズム ,  実時間 ,  感染リスク ,  金融システム ,  財務 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データセンシング ,  伝染 ,  コンセンサスアルゴリズム ,  分散システム ,  雑音モデル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンセンサス ,  センシング ,  予測 ,  戦略