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J-GLOBAL ID：201902215696668025   整理番号：19A1112988

偏光ランダムFourier特徴カーネル最小平均二乗アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Polarized Random Fourier Feature Kernel Least-Mean-Square Algorithm

著者 (4件)： Liu Yuqi (Department of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Xu Yonghui (Department of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yang Jingli (Department of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Jiang Shouda (Department of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 50833-50838  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,ランダムFourier特徴カーネル最小二乗平均(RFFKLMS)アルゴリズムの次元曲線を克服することを目的とする偏光ランダムFourier特徴カーネル最小二乗アルゴリズムを提示した。RFFKLMSはカーネル近似技術に基づく有効な非線形適応フィルタリングアルゴリズムである。しかしながら,分布から引き出されたランダムサンプルは,それらが訓練データに依存しないので,より良い一般化性能を達成するためにより多くの次元を必要とする。この弱点を克服するために,カーネル分極法を採用してランダムサンプルを最適化した。偏光ランダムFourier特徴により,偏光法を用いない方法に対する明確な利点を実証した。Lorenz時系列予測とチャネル等化の文脈における実験結果は,提案方法の有効性を検証した。Copyright 2019 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： 近似法 ,  適応フィルタリング ,  有効性 ,  分極 ,  *偏光 ,  無作為抽出 ,  *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  最適化
準シソーラス用語： チャネル等化 ,  時系列予測 ,  訓練データ ,  *LMSアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 偏光 ,  カーネル ,  最小平均二乗アルゴリズム