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J-GLOBAL ID：201302206384202375   整理番号：13A0525492

ガウス過程に基づくノンパラメトリックベイズ時系列整列

著者 (5件)： 秋本真治 (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  秋本真治 (アイコム) ,  末松伸朗 (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  林朗 (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  岩田一貴 (広島市大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J96-D  号： 3  ページ： 587-595  発行年： 2013年03月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 時系列の整列問題に対するノンパラメトリックベイズアプローチを提案する。ある種の時系列データ集合は,共通の標準時系列に対する時間変動に基づいて生成されたとみなすことができる。このような時系列データ集合の解析では,しばしば,それぞれの時間変動が相殺されるよう整列されることが要求されるが,そのためには,標準時系列と,各時系列データの時間的変動を表す時間変換関数を同時に推定しなければならない。これを実現するため,本論文では,標準時系列や時間変換関数に対してガウス過程事前分布を仮定したモデルを考え,それに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法を開発する。本手法は,メトロポリスヘイスティングス法で必要な,事前分布とよく整合する提案分布を,ガウス過程回帰を利用して構成することで実現される。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ処理 ,  *時系列 ,  Gauss過程 ,  ノンパラメトリック法 ,  Bayes推定 ,  モンテカルロ法
準シソーラス用語： Markov連鎖モンテカルロ法 ,  *時系列整列

分類 (1件)： 情報収集・整理  (AC04000I)

引用文献 (17件)：

• A. Kneip and T. Gasser,“Statistical tools to analyze data representing a sample of curves,” The Annals of Statistics, vol.20, no.3, pp. 1266-1305, 1992.
• W. Hardie and J. S. Marron,“Semiparametric comparison of regression curves,” The Annals of Statistics, vol.18, no.1, pp. 63-89, 1990.
• J. O. Ramsay and X. Li,“Curve registration,” J. Royal Statistical Society B, vol.60, no.2, pp. 351-363, 1998.
• K. Wang and T. Gasser,“Synchronizing sample curves nonparametrically,” The Annals of Statistics, vol.27, no.2, pp. 439-460, 1999.
• D. Gervini and T. Gasser,“Self-modelling warping functions,” J. Royal Statistical Society B, vol.66, pp. 959-971, 2004.

タイトルに関連する用語 (3件)： ガウス過程 ,  時系列 ,  整列