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J-GLOBAL ID：201702213789595317   整理番号：17A0662404

一般化マイナー成分抽出のための一般化情報基準【Powered by NICT】

A Generalized Information Criterion for Generalized Minor Component Extraction

著者 (5件)： Yingbin Gao (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China) ,  Xiangyu Kong (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China) ,  Changhua Hu (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China) ,  Hongzeng Li (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China) ,  Li’an Hou (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 4  ページ： 947-959  発行年： 2017年 
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： 一般化微量成分分析(GMCA)は,データ分類と信号処理において重要な技術である。本論文では,GMCAのための情報基準を提案し,この情報基準に準ニュートン法を用いて一般化微量成分(GMC)を抽出するための高速GMCAアルゴリズムを導出した。多重GMCを抽出するために,計量行列法を用いて,この情報基準を重み付き一つであるかどうか,そしてその状態マトリックスは二確率過程の自己相関行列から成るマトリックスペンシルのGMCに収束する場合にのみ達成された唯一のグローバルな最大値を持つへ拡張した。もこの重み付き情報量基準に基づいて導出し勾配アルゴリズム。理論解析は,勾配アルゴリズムを自己安定化特性を有し,他のアルゴリズムに必要な正規化操作を必要としないことを示した。提案アルゴリズムの大域的収束解析をLyapunov法を通して達成される。数値シミュレーションと実際の応用は,提案したアルゴリズムの精度と速度の利点を示すために行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信号処理 ,  擬似Newton法 ,  *アルゴリズム ,  痕跡分析 ,  微量成分 ,  正規化 ,  確率過程
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  収束解析 ,  自己安定化 ,  理論解析 ,  勾配アルゴリズム ,  情報量基準 ,  相関行列 ,  データ分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 一般化 ,  マイナー