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J-GLOBAL ID：201302287731386678   整理番号：13A1193645

無限次元ベイジアンフィルタと平滑化による空間時間的学習

Spatiotemporal Learning via Infinite-Dimensional Bayesian Filtering and Smoothing

著者 (3件)： SAERKKAE Simo (Aalto Univ., FIN) ,  SOLIN Arno (Aalto Univ.) ,  HARTIKAINEN Jouni (Rocsole Ltd.)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 30  号： 4  ページ： 51-61  発行年： 2013年07月 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 空間時間的ガウス過程,すなわちガウス場は種々の分野において現れる。多くの応用例では測定結果にもとづく場の動的状態の推定やパラメータの推定に関心がある。例えばEIT(電気的インピーダンストモグラフィ)では注入電流で誘起される電圧により人体の抵抗場を再構成する。ここではガウス過程回帰とカルマンフィルタの関係を論じ,時間又は空間時間ガウス過程回帰問題のあるクラスが有限又は無限次元状態空間モデルに変換できることを示す。この定式化により計算効率の良い線形時間カルマンフィルタと平滑化が使用できるようになる。

シソーラス用語： *フィルタ ,  *平滑化 ,  *学習 ,  次元 ,  Gauss過程 ,  回帰分析 ,  Kalmanフィルタ ,  システムモデル
準シソーラス用語： *Bayesianフィルタ ,  Gauss過程回帰 ,  *空間時間的学習 ,  状態空間モデル ,  *無限次元

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無限次元 ,  ベイジアンフィルタ ,  平滑化 ,  学習