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J-GLOBAL ID：201702260930791740   整理番号：17A1779247

適応新規性検出器の性能に及ぼす雑音のタイプと量の影響【Powered by NICT】

Influence of type and level of noise on the performance of an adaptive novelty detector

著者 (2件)： Cejnek Matous (Adaptive Signal Processing and Informatics Computational Centre, Czech Technical University in Prague, Prague, Czech Republic) ,  Bukovsky Ivo (Adaptive Signal Processing and Informatics Computational Centre, Czech Technical University in Prague, Prague, Czech Republic)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCI*CC  ページ： 373-377  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： 対雑音比(SNR)信号の影響と二種類の適応新規性検出手法の性能に及ぼす雑音の型を調べた。評価法は学習エントロピー(LE)および誤差と学習に基づく新規性検出(ELBND)である。法は分類フレームワークにおける経験的方法で比較した。適応モデルの誤差のみに基づく分類を参照として用いた。この分野の研究は重要であるが,雑音は,測定された各データに存在し,新規性検出のようなタスクの結果に大きな影響を与え得るからである。さらに,種々のタイプのノイズは異なる方法で新規性検出に影響する可能性がある,従ってこれに適応する新規性検出の最適な方法を選択することが難しい。この仮定は本研究の実験結果によって支持された。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： 学習 ,  *雑音 ,  エントロピー ,  *検出器
準シソーラス用語： 評価法 , 【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 (6件)： 適応 ,  新規性 ,  検出器 ,  雑音 ,  タイプ ,  量