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J-GLOBAL ID：201002244310148856   整理番号：10A0864095

実環境が与えるきれいなトレーニングデータにおける信号分類用サポートベクトルマシンのトレーニング

TRAINING A SUPPORT VECTOR MACHINE TO CLASSIFY SIGNALS IN A REAL ENVIRONMENT GIVEN CLEAN TRAINING DATA

著者 (4件)： JAMIESON Kevin (Univ. Washington, WA) ,  GUPTA Maya R. (Univ. Washington, WA) ,  SWANSON Eric (Univ. Washington, WA) ,  ANDERSON Hyrum S. (Univ. Washington, WA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.3  ページ： 2214-2217  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 対象信号に影響する通信路と雑音に対する確率分布に関する期待Kernelを用いたサポートベクトルマシン(SVM)分類のトレーニング手法を提案した。Dirac分布を有する乱数として決定論的に処理することによってこの期待Kernelを表現した。期待SVM,環境を無視したSVM,複数のランダム環境サンプルによって訓練したSVM,および環境統計量を活用した二次判別分析との比較を行い,ある範囲の雑音レベルで期待SVMの分類性能が優ることを確認した。

シソーラス用語： *パターン分類 ,  信号弁別 ,  *サポートベクトルマシン ,  通信チャネル ,  不規則雑音 ,  識別関数 ,  確率分布 ,  判別分析 ,  ソナー ,  音声処理 ,  *音声認識 ,  比較試験 ,  音声信号 ,  環境 ,  乱数
準シソーラス用語： 教師つき訓練

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  トレーニング ,  信号分類 ,  サポートベクトルマシン