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J-GLOBAL ID：201802235383126807   整理番号：18A0162501

GB-R:カスケード時系列の高速かつ効果的なグレイボックス再構成【Powered by NICT】

GB-R: A Fast and Effective Gray-Box Reconstruction of Cascade Time-Series

著者 (7件)： Song Hyun Ah ,  Yang Fan ,  Liu Zongge ,  Panhuis Wilbert van ,  Sidiropoulos Nicholas ,  Faloutsos Christos ,  Zadorozhny Vladimir
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDMW  ページ： 494-501  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： 麻疹(あるいは販売されている製品ユニットの数,またはretweetsの数)を持つ人々のいくつかの(すべてではない)月合計が与えられたとき,毎週数連続週の間を必要とする平滑性が妥当であることを回復できるか-が,よりうまくやることができる,いくつかのドメイン知識例えばを持つならば,麻疹(インフルエンザ,数のretweetsなど)は,特定のカスケードモデルに従うことが知られている,いわゆる「SIS」。答えは「はい」である。提案GBRを用いて,ドメイン知識を注入し,グレーボックスモデルを作成する方法を示すを設定し,適切な最適化問題を効率的に解く方法を示した。GBRの望ましい特性は:(a),実際の,疫学データに最良の競争者を,しばしば3× 25×再構成誤差による有効性(b)スケーラビリティ,配列長に線形であり,(c)解釈可能性,グレーボックスモデルのパラメータを正確に推定する。Copyright 2018 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： 平滑度 ,  ドメイン知識 ,  *高速度 ,  疫学 ,  最適化問題 ,  インフルエンザ ,  線形性 ,  *再構成 ,  麻疹
準シソーラス用語： カスケードモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システムモデル  (IB02000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： カスケード ,  時系列 ,  グレイ ,  ボックス ,  再構成