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J-GLOBAL ID：201802254760998622   整理番号：18A0586689

データ網におけるベクトル自己回帰過程のためのオンライントポロジー推定【Powered by NICT】

Online topology estimation for vector autoregressive processes in data networks

著者 (4件)： Zaman Bakht (Intelligent Signal Processing & Wireless Networks (WISENET) Lab, Department of ICT, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Lopez-Ramos Luis M. (Intelligent Signal Processing & Wireless Networks (WISENET) Lab, Department of ICT, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Romero Daniel (Intelligent Signal Processing & Wireless Networks (WISENET) Lab, Department of ICT, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Beferull-Lozano Baltasar (Intelligent Signal Processing & Wireless Networks (WISENET) Lab, Department of ICT, University of Agder, Grimstad, Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAMSAP  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： データ科学における重要な問題は,時系列の間の因果相互作用の推定に関係している。ベクトル自己回帰(VAR)プロセスとしてこれらをモデル化すると,この論文では,基本的な因果関係グラフを同定するモデルパラメータを推定した。因果関係グラフのスパース連結性を利用するために,提案した推定器は,グループLasso正則化された汎関数を最小化した。実時間応用,ビッグデータセットアップ,時変トポロジーに対処するために,観測が連続した場合スパース係数を回収するために提示した二つのオンラインアルゴリズム。提案したアルゴリズムは古典的な再帰最小二乗(RLS)アルゴリズムにヒントを得たと計算効率の点で相補的な利点を提供する。数値結果は,両推定と予測タスクにおける提案方式の利点を示した。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： 最小二乗法 ,  アルゴリズム ,  相互作用 ,  *位相幾何学 ,  汎関数 ,  モデリング ,  因果律 ,  正則化 ,  透視図法 ,  連結性
準シソーラス用語： 計算効率 ,  オンラインアルゴリズム ,  実時間 ,  モデルパラメータ ,  *ベクトル自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ベクトル ,  自己回帰過程 ,  オンライン ,  トポロジー ,  推定