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J-GLOBAL ID:201302209712998700   整理番号:13A1834681

非定常信号処理のための動的Bayesianネットワークのオンライン学習アルゴリズム

ONLINE LEARNING ALGORITHM OF DYNAMIC BAYESIAN NETWORKS FOR NONSTATIONARY SIGNAL PROCESSING
著者 (3件):
資料名:
巻:号:ページ: 1027-1041  発行年: 2009年04月 
JST資料番号: F1199A  ISSN: 1349-4198  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: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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本論文において筆者らは,条件付き確率として与えられる動的Bayesianネットワーク(DBN)パラメータに対する新規オンライン評価アルゴリズムを研究した。筆者らは逐次,観察データに基づきパラメータ調整規則を更新した。筆者らは筆者らのアルゴリズムをDBNのよく知られた2つの表現,一次Markov連鎖(MC)モデルおよび隠れMarkovモデル(HMM),に適用した。スライディングウィンドウはリアルタイムにおける効果的適応計算を許した。筆者らはまた,確率収束と学習アルゴリズムの安定性を調査した。(翻訳著者抄録)
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分類 (3件):
分類
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信号理論  ,  人工知能  ,  確率論 
引用文献 (19件):
  • H. C. Cho, M. S. F and K. S. Lee, Design of time-varying stochastic process with dynamic Bayesian networks, KIEE J. Electr. Eng. Technol., vol.2, no.4, pp.543-548, 2007.
  • J. M. Mendel, Lessons in Estimation Theory for Signal Processing, Communications, and Control, Prentice Hall, 1995.
  • T. K. Moon, The expectation-maximization algorithm, IEEE Signal Processing Magazine, vol.13, no.6, pp.47-60, 1996.
  • X. Huang, A. Acero and H.-W. Hon, Spoken Language Processing, Prentice Hall, 2001.
  • F. V. Nelwamondo, T. Marwala and U. Mahola, Early classifications of bearing faults using hidden Markov models, Gaussian mixture models, mel-frequency cepstral coefficients and fractals, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol.2, no.6, pp.1281-1299, 2006.
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タイトルに関連する用語 (4件):
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