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J-GLOBAL ID：202002239872688571   整理番号：20A0426924

空間データの不均一回帰分析【JST・京大機械翻訳】

Heterogeneous recurrence analysis of spatial data

著者 (3件)： Yang Hui (Complex Systems Monitoring, Modeling and Analysis Laboratory, The Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania 16802, USA) ,  Chen Cheng-Bang (Complex Systems Monitoring, Modeling and Analysis Laboratory, The Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania 16802, USA) ,  Kumara Soundar (Complex Systems Monitoring, Modeling and Analysis Laboratory, The Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania 16802, USA)
資料名： Chaos  (Chaos)
巻： 30  号： 1  ページ： 013119-013119-18  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0550A  ISSN： 1054-1500  CODEN： CHAOEH  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： 非線形動的システムは,しばしば,時系列や高次元空間データなどの観測データのかなりの量を生成する。空間データにおける再発動力学を描写するために,以前の努力は,時系列に対して広く使用されているツールである再発プロットを,4次元超空間に拡張するか,または,再発解析に対するネットワークアプローチを利用するかのいずれかを拡張した。しかし,空間データ(例えば,空間領域における状態遷移の再発変化)における不均一なタイプの再発を区別するために,非常にわずかしか行われていない。したがって,空間データ解析のための新しい不均一再帰アプローチを提案した。最初に,空間データをHilbert空間フィルタリング曲線で横断し,空間領域から状態空間領域への再帰パターンの変化を変換した。第二に,空間データの状態空間軌道に対するフラクタル表現を導出するための反復関数システムを設計した。このようなフラクタル表現は,空間データにおける再帰変化と多状態遷移の自己相似挙動を効果的に捕捉する。第3に,空間データの不均一再帰量子化解析を開発した。シミュレーションと実世界の事例研究の両方における実験結果は,提案した手法が,空間データにおける不均一再帰動力学を特性化し定量化するための顕著な特徴の抽出において優れた性能をもたらすことを示した。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 事例研究 ,  ネットワーク ,  量子化 ,  四次元 ,  超空間 ,  高次元 ,  動的系 ,  *回帰分析 ,  フィルタリング ,  Hilbert空間 ,  キャラクタリゼーション ,  フラクタル
準シソーラス用語： 状態空間 ,  状態遷移 ,  空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 空間データ ,  不均一 ,  回帰分析