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J-GLOBAL ID：201702259111731616   整理番号：17A1035214

ロバストなネットワークトポロジー推論【Powered by NICT】

Robust network topology inference

著者 (4件)： Segarra Santiago (Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA) ,  Marques Antonio G. (Dept. of Signal Theory and Communications, King Juan Carlos University, Madrid, Spain) ,  Mateos Gonzalo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Rochester, NY, USA) ,  Ribeiro Alejandro (Dept. of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 6518-6522  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： そのノード上で定義された信号の観測からのグラフ構造を同定する問題を取り上げて論じた。基本的に未知のグラフは,信号成分間の直接関係は,グラフ上の拡散プロセスによって生成された観測可能な間接的関係から回復する目的をコードする。をwhereby新しいネットワークトポロジー推論アプローチを提案した:1)拡散信号の実現からのグラフの行列表現の固有ベクトルを同定ii)回収されるグラフ上の望ましい特性を課すことにより固有値を推定するためにこれらの(多分不完全)スペクトルテンプレートに依存している。定量可能な性能を有するロバストアルゴリズムが実際的な設定のために開発された固有ベクトルを誤差で推定されている場合,または,固有基底は部分的にしか知られていない。数値試験はアミノ酸ネットワークの回復に提案したアルゴリズムの有効性を示した。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： 拡散過程 ,  アミノ酸 ,  *ロバスト性 ,  固有ベクトル ,  *ネットワーク ,  固有値 ,  アルゴリズム ,  基底
準シソーラス用語： グラフ構造 ,  *ネットワークトポロジー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロバスト ,  ネットワークトポロジー ,  推論