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J-GLOBAL ID：201802256733518074   整理番号：18A0391318

逐次モンテカルロサンプラーを用いたビッグデータからの動的システムのパラメータ推定【Powered by NICT】

Estimating the parameters of dynamical systems from Big Data using Sequential Monte Carlo samplers

著者 (4件)： Green P.L. (School of Engineering, University of Liverpool, Liverpool L69 7ZF, UK) ,  Green P.L. (Institute for Risk and Uncertainty, University of Liverpool, Liverpool L69 7ZF, UK) ,  Maskell S. (Department of Electrical Engineering and Electronics, University of Liverpool, Liverpool L69 7ZF, UK) ,  Maskell S. (Institute for Risk and Uncertainty, University of Liverpool, Liverpool L69 7ZF, UK)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 93  ページ： 379-396  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： 本論文では,連続的に成長する一組の測定データからの動的システムの計算効率の良いパラメータ推定を容易にする方法を提示した。逐次モンテカルロサンプラーを利用した,提案した方法は完全に平行化可能(Markov連鎖Monte Carlo法とは対照的に)ことが保証され,構造動力学の枠内でのシナリオの広範囲に適用できることを示した。パラメータ推定の収束を可能にするその能力,より多くのデータを解析し,それは,他の逐次法(粒子フィルタのような)から離れて設定した。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： 逐次近似 ,  コリメーション ,  *動的系 ,  Markov連鎖 ,  *パラメータ推定
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  構造動力学 ,  計算効率 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビッグデータ ,  パラメータ推定 ,  モデル更新 ,  システム同定 ,  逐次モンテカルロサンプラー

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  振動の励起・発生・測定  (BB02030Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： モンテカルロ ,  サンプラー ,  動的システム ,  パラメータ推定