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J-GLOBAL ID：201702217482490917   整理番号：17A1262521

ネットワーク上での幾何学的構造のノンパラメトリック検出【Powered by NICT】

Nonparametric Detection of Geometric Structures Over Networks

著者 (3件)： Zou Shaofeng (Coordinated Science Laboratory, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Liang Yingbin (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Syracuse University, Syracuse, NY, USA) ,  Poor H. Vincent (Department of Electrical Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 19  ページ： 5034-5046  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： ネットワーク上の異常な構造の存在の可能性のノンパラメトリック検出を研究した。異常構造(もし存在すれば)に対応するノードは,分布qにより生成された試料は,他のノードのための試料を生成する分布pを受ける。異常構造が存在しない場合,すべてのノードはPによって生成されたサンプルを受けている。分布pとqは任意であると知られていないと仮定した。ネットワークサイズが漸近的に大きいとして目標は,零に収束する誤差の確率と統計的に一貫した試験を設計することである。カーネルに基づく試験は,最大平均相違に基づいて提案した,それは分布の平均埋込み再生カーネルH ilbert空間への間の距離を測定した。線ネットワーク上の異常な間隔の検出を初めて研究した。最小および最大サイズ候補異常間隔の十分条件を提案した試験に一貫性があることを保証するために特性化した。も試験は一般的に一致することを保証するための必要条件を維持する必要があることを示した。必要十分条件の比較は,提案した試験が最小と最大サイズ候補異常間隔の観点からそれぞれ発注レベル最適および最適に近いことを示した。他のネットワークへの結果の一般化をさらに開発した。数値結果は,提案した試験の性能を実証した。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： キャラクタリゼーション ,  *ネットワーク ,  必要条件 ,  *ノンパラメトリック法 ,  十分条件
準シソーラス用語： 必要十分条件 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 幾何学 ,  ノンパラメトリック