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J-GLOBAL ID：201702235546795117   整理番号：17A1779889

カーネル正規化LMS適応アルゴリズムのための適応カーネル帯域幅法【Powered by NICT】

Adaptive kernel bandwidth method for kernel normalized LMS adaptive algorithm

著者 (4件)： Nishikawa Kiyoshi (Department of System Design, Tokyo Metropolitan University, Japan) ,  Albu Felix (Valahia University of Targoviste, Targoviste, Romania) ,  Coltuc Dinu (Valahia University of Targoviste, Targoviste, Romania) ,  Coanda Henri (Valahia University of Targoviste, Targoviste, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSTCC  ページ： 477-481  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,カーネル適応フィルタ(KAFs)に使用されるカーネルパラメータのための適応調整法を提案した。KAFは線形パラメータ(LIP)非線形フィルタの一つであり,機械学習に用いられているカーネル法に基づいている。典型的には,Gaussカーネル関数を用いたが,KAFsの収束特性に影響を及ぼすことをそのパラメータを自動的に調整する効果的な方法ではない。このパラメータのための適応調整法を提案した。提案した方法は,基準として未知系と適応フィルタの入力信号のl_1ノルムの差を用いた。カーネルパラメータは差異に従って更新されるであろう。提案した方法の定性的結果を計算機シミュレーションにより示した。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： *帯域幅 ,  非線形フィルタ ,  計算機シミュレーション ,  適応フィルタ ,  機械学習 ,  *正規化 ,  線形性 ,  ノルム
準シソーラス用語： 入力信号 ,  Gaussカーネル ,  Kernel法 ,  *適応アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： カーネル ,  正規化 ,  LMS ,  適応アルゴリズム ,  適応 ,  帯域幅