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J-GLOBAL ID：201902256563608869   整理番号：19A2399959

隠れMarkovモデルのためのイベント誘発リスク感受性状態推定【JST・京大機械翻訳】

Event-Triggered Risk-Sensitive State Estimation for Hidden Markov Models

著者 (5件)： Xu Jiapeng (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Ho Daniel W. C. (Department of Mathematics, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong) ,  Li Fangfei (Department of Mathematics, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Yang Wen (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Tang Yang (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Automatic Control  (IEEE Transactions on Automatic Control)
巻： 64  号： 10  ページ： 4276-4283  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0223A  ISSN： 0018-9286  CODEN： IETAA9  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： 本研究では,隠れMarkovモデルに対する事象誘発リスク敏感状態推定問題を検討した。考慮された事象誘発スキームはかなり一般的であり,それはほとんどの既存の事象誘発条件をカバーする。参照確率測度アプローチを利用することにより,この推定問題を等価なものとして再定式化し,解いた。著者らは,事象誘発リスク感受性最大事後確率推定が,線形再帰形式を持つ新しく定義された非正規化情報状態に基づいて得られることを示した。さらに,測定雑音がGaussである場合に,2つの主要クラスの事象トリガ条件に対する明示解を導出した。数値比較を提供し,提案した結果の有効性を示した。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： *隠れMarkovモデル ,  正規化 ,  有効性 ,  *感受性 ,  線形性 ,  *状態推定 ,  定式化 ,  確率測度
準シソーラス用語： 測定ノイズ ,  MAP推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 隠れMarkovモデル ,  イベント ,  誘発 ,  リスク ,  感受性 ,  状態推定