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J-GLOBAL ID：201802270834702167   整理番号：18A1508721

量子触発技法と適応多重モデルフィルタによるパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Parameter Estimation with Quantum Inspired Techniques and Adaptive Multiple-Model Filters

著者 (3件)： Zhang Qizi (Missouri University of Science and Technology, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Rolla, MO, 65401, USA) ,  Balakrishnan S.N. (Missouri University of Science and Technology, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Rolla, MO, 65401, USA) ,  Busemeyer Jerome (Indiana University - Bloomington, Department of Psychological and Brain Sciences, Bloomington, IN, 47405, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACC  ページ： 925-930  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： 未知パラメータを推定するために,多重モデルフィルタを文献に用いた。典型的に,推定値は仮定値の中で最良値に収束する。しかし,最良値は真の値ではない。本論文では,適応多重モデルフィルタの概念を通して有望な解を提案した。適応多重モデルフィルタは,モデルに対応する事後確率の後のモデル性能に従ってモデルを適応的に変化させる。モデルは,パラメータの真値に到達する前に数回変化する必要がある。最良値への収束時間の時間は,高速パラメータ推定と推定器自身の性能にとって重要である。パラメータ収束を加速する拡張Groverアルゴリズムに基づく新しい量子触発方式を提示した。真のパラメータ値を見出すために,外部ループにNewton法を用いた。量子触発方式は,異なるモデルに対応する事後確率の収束に対する指数関数的ブーストを与えることができることを証明した。シミュレーション結果を提供し,正確なパラメータ推定を達成する適応多重モデルフィルタの可能性を示した。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： 事後確率 ,  *パラメータ推定 ,  指数関数 ,  推定量 ,  アルゴリズム ,  高速度 ,  シミュレーション ,  *フィルタ ,  Newton-Raphson法
準シソーラス用語： 未知パラメータ ,  *多重モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 量子 ,  技法 ,  適応 ,  多重モデル ,  パラメータ推定