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J-GLOBAL ID：201502240357025850   整理番号：15A0334955

大規模線形動的システムのための結合連合グラフのスクリーニングと分解

Joint Association Graph Screening and Decomposition for Large-Scale Linear Dynamical Systems

著者 (4件)： SHE Yiyuan (Florida State Univ., FL, USA) ,  HE Yuejia (Univ. Florida, FL, USA) ,  LI Shijie (Univ. Florida, FL, USA) ,  WU Dapeng (Univ. Florida, FL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 63  号： 1/4  ページ： 389-401  発行年： 2015年01月01日 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： ビッグデータにおける効率的なネットワーク学習のためのJAG(結合連合グラフ)のスクリーニングと分解に基づくJGSE(グラフのスクリーニングと推定の結合)フレームワークを提案した。本論文では,株式市場やヒトの脳,遺伝子調節ネットワークなど,システムの現状が先行状態の線形変換であり,多変量Gauss雑音を含む大規模動的ネットワークについて研究した。こうしたネットワークは,一次および二次の統計的構造を有し,それぞれGranger有向遷移グラフと条件付き無向依存グラフで表現できる。本論文では,これらのグラフをトポロジー同定と動的推定において結合的に正則化し,2段階JGSEフレームワークを提案した。本フレームワークは,結合グラフ構造に基づき不要なエッジを除去するJAGスクリーニングと大規模ネットワークを小さなサブネットワークに分解するJAG分解により問題サイズと探索空間を縮減する。実験により本フレームワークの有効性を確認した。

シソーラス用語： 動的系 ,  線形系 ,  収縮 ,  Gauss雑音 ,  多変量解析 ,  データ蓄積 ,  無向グラフ ,  有向グラフ ,  *ネットワーク ,  *複合系
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  *複雑系 ,  変数選択

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  線形 ,  動的システム ,  グラフ ,  スクリーニング ,  分解