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J-GLOBAL ID：201702237698923109   整理番号：17A1257077

瞬間と交差時間関係を用いた因果モデル化のための一次原因過程【Powered by NICT】

First-order causal process for causal modelling with instantaneous and cross-temporal relations

著者 (4件)： Zhu Fujin (Centre for Artificial Intelligence, University of Technology Sydney, NSW 2007, Australia) ,  Zhang Guangquan (Centre for Artificial Intelligence, University of Technology Sydney, NSW 2007, Australia) ,  Lu Jie (Centre for Artificial Intelligence, University of Technology Sydney, NSW 2007, Australia) ,  Zhu Donghua (School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 380-387  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： 実際減衰単純な調和振動子(SHO)システムに触発されて,本論文では,因果関係のプロセス解釈と時間的因果モデリングのための一次反応速度因果プロセス(FoCP)モデルを提案した。モデルフィードバック,構造方程式モデル(SEM)と構造ベクトル自己回帰(SVAR)モデルのようなできることを既存の因果モデルと比較して,FoCPモデルは多くの実世界動的システムに存在する瞬間とクロス時間的因果関係のための意味論的新しい2段階進化を必要とする。因果構造を説明するために,開発したグラフィカル表現。新しいモデルの有用な特性を同定し,多変量時系列データセットから因果構造を学習するための条件付き独立性に基づくアルゴリズムを開発した。模擬データおよび実データの両者の上での実験を行い,動的システムの簡単なが意味のある因果構造を発見する方法の実現可能性を検証した。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： モデリング ,  一次反応 ,  動的系 ,  調和振動子 ,  アルゴリズム ,  *モデル ,  意味論 ,  因果律
準シソーラス用語： 時系列データ ,  多変量 ,  ベクトル自己回帰 ,  構造方程式モデリング ,  *因果モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 交差 ,  因果モデル ,  原因 ,  過程