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J-GLOBAL ID：201802241926696764   整理番号：18A0384884

縮小ランクシステム同定のためのM推定器【Powered by NICT】

An M-estimator for reduced-rank system identification

著者 (9件)： Chen Shaojie (Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore 21205, USA) ,  Liu Kai (Department of Neuroscience, Johns Hopkins University, Baltimore 21205, USA) ,  Yang Yuguang (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore 21205, USA) ,  Xu Yuting (Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore 21205, USA) ,  Lee Seonjoo (Department of Psychiatry and Department of Biostatistics, Columbia University, New York City 10027, USA) ,  Lindquist Martin (Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore 21205, USA) ,  Caffo Brian S. (Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore 21205, USA) ,  Vogelstein Joshua T. (Child Mind Institute, Baltimore 21205, USA) ,  Vogelstein Joshua T. (Department of Biomedical Engineering and Institute for Computational Medicine, Johns Hopkins University, Baltimore 21205, USA)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 86  ページ： 76-81  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経科学のような多種多様なドメインからの高次元時系列データが日々発生している。,パラメータ推定,時系列予測を可能にするために,あてはめ統計モデルそのようなデータは重要な計算プリミティブである。しかし,既存の方法は,これらのデータの高次元性質に対処する,計算と統計的理由のためにできなかった。低減ランクシステム識別(Sid氏)のためのM推定量を提案することにより,両方の種類の問題を軽減した。l_1とl_2ペナルティ,およびいくつかの数値線形代数トリック,低ランク近似の組合せである計算的に効率的で数値的に安定であることを推定量を得た。シミュレーションと実データ例は種々の問題におけるこの方法の有用性を実証した。特に,Sid氏は天然分解能機能的磁気共鳴画像データから空間フィルタ,連結性グラフ,および経時変化を正確に推定できることを実証した。Sid氏は,標準法を用いて分析する大きな時系列データ,非線形と非ガウス型状態空間モデルを含む更なる一般化のための場を準備。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： グラフ ,  推定量 ,  統計模型 ,  パラメータ推定 ,  連結性 ,  神経科学 ,  正規分布 ,  *高次元 ,  空間フィルタ ,  経時変化 ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 状態空間モデル ,  低ランク近似 ,  時系列予測 ,  時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高次元 ,  画像処理 ,  パラメータ推定 ,  状態空間モデル ,  時系列解析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 縮小 ,  システム同定 ,  推定