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J-GLOBAL ID：201802241791912231   整理番号：18A1807763

スパースモデリングによる最小リンクフロー問題の解【JST・京大機械翻訳】

A Solution for Minimum Link Flow Problem with Sparse Modeling

著者 (3件)： Matsuo Ryotaro ,  Nakamura Ryo ,  Ohsaki Hiroyuki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： compsac  ページ： 920-925  発行年： 2018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： 近年,モデルパラメータのスパース性を用いて少数の観測から観測されないモデルパラメータを推定するために,スパースモデリングと呼ばれる統計的アプローチが広く研究されている。スパースモデリングは,信号処理と画像処理の分野における多くの実用的問題に適用されてきたが,著者らの知る限りでは,情報ネットワークの分野にそれを適用した研究はほとんどない。本論文では,スパースモデリングがネットワークフロー問題にどのように適用できるかを調べた。具体的には,その目的が総リンクコストよりもむしろ流れから構成されるリンク数を最小化することを除いて,古典的最小コストフロー問題に類似する最小リンクフロー問題に焦点を当てた。最小リンクフロー問題のスパースモデルベースの定式化を示し,最小リンクフロー問題の定式化を,直交マッチング(OMP)と呼ばれる従来のgre欲アルゴリズムを用いて,どのように効果的に解くことができるかを調べた。また,このスパースモデルベースの手法を有限リンク容量を持つ制約付き最小リンクフロー問題に拡張した。制約付き最小リンクフロー問題を解くために,制約付き直交マッチング(COMP)と呼ばれるgre欲なアルゴリズムを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定式化 ,  直交性 ,  *マッチング ,  信号処理 ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  情報ネットワーク
準シソーラス用語： モデルベース ,  ネットワークフロー ,  スパース性 ,  モデルパラメータ ,  *スパースモデリング , 【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 (5件)： スパースモデリング ,  リンク ,  フロー ,  問題 ,  解