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J-GLOBAL ID：201902233106491981   整理番号：19A0512086

ネットワークエージェントによる分散クラスタリングとリンク【JST・京大機械翻訳】

Decentralized Clustering and Linking by Networked Agents

著者 (3件)： Khawatmi Sahar (Department ETIT, Signal Processing Group, Institute of Telecommunications, Darmstadt, Germany) ,  Sayed Ali H. (Department of Electrical Engineering, University of California Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Zoubir Abdelhak M. (Department ETIT, Signal Processing Group, Institute of Telecommunications, Darmstadt, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 13  ページ： 3526-3537  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： ここでは,エージェントが興味のある異なるモデルを推論し,追跡するマルチタスクネットワーク上での分散クラスタリングと推定の問題を考察した。エージェントは,それら自身のデータを生成するモデルが前もって知られていない。それらは,それらの近傍におけるどのエージェントが同じクラスタに属するかを知らない。著者らは,類似の目的のエージェントのクラスタを同定し,形成することを目的とした分散クラスタリングアルゴリズムを提案し,推論性能を強化するための協調を導いた。提案した技術の一つの重要な特徴は,学習とクラスタ化タスクの単一戦略への統合である。この手順の性能を解析し,タイプIとIIの誤差確率がステップサイズパラメータとともに指数関数的にゼロに減衰することを示した。異なる目的に従うエージェント間のリンクはクラスタリング過程で無視されるが,これらのリンクを利用して,強化された性能に対するネットワーク全体の重要な情報を中継する方法を示した。シミュレーション結果は,他の有用な技術と比較して,提案方法の性能を例示した。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： クラスタ化 ,  指数関数 ,  *エージェント ,  *ネットワーク ,  シミュレーション ,  *クラスタ
準シソーラス用語： サイズパラメータ ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *分散クラスタリング ,  ネットワークエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： ネットワークエージェント ,  分散クラスタリング ,  リンク