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J-GLOBAL ID：201802249049143479   整理番号：18A0079610

凸最適化によるグラフ上の分割によるノードサンプリング【Powered by NICT】

Node Sampling by Partitioning on Graphs via Convex Optimization

著者 (2件)： Rusu Cristian ,  Thompson John
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSPD  ページ： 1-5  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： 本論文では,部分的に観測された雑音を含む測定から完全グラフ信号を再構成する効率的かつ正確に問題を扱う。グラフ構造が与えられたとき,これらのサブセットのいずれからもグラフ信号をサンプリングするための例,元の完全グラフ信号の再構成精度,低い平均二乗誤差を与えることをこのようなサブセットにグラフのノードを分割するための凸最適化法に基づく解法を提案した。提案したサンプリングセット構築アプローチは,最適実験設計,センサ管理,位置決めと選択問題に関連し人工的および実世界グラフ上の数値シミュレーション結果を提供する方法を示した。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： 位置決め ,  *グラフ ,  雑音 ,  完全グラフ ,  再構成 ,  部分集合 ,  選択問題
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  平均二乗誤差 ,  グラフ構造 ,  *凸最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 凸最適化 ,  グラフ ,  ノード ,  サンプリング