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J-GLOBAL ID：202002240537616181   整理番号：20A0815960

ロバストな高次元Bayesフィルタ:確率的GH-GENKF【JST・京大機械翻訳】

A Robust High-Dimensional Bayesian Filter: THE Stochastic GH-GEnKF

著者 (2件)： Septier Francois (Universite ́ Bretagne Sud, Lab-STICC, UMR 6285, CNRS,Vannes,France) ,  Matsui Tomoko (The Institute of Statistical Mathematics,Tokyo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAMSAP  ページ： 614-618  発行年： 2019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： アンサンブルKalmanフィルタリング技術は,高次元時空状態空間モデルにおける推論のために,地球物理学文献において開発された非常に一般的な再帰モンテカルロアルゴリズムである。残念ながら,これらの技術は,異常値のような重いテールデータの存在において非効率的である傾向がある。本論文では,観測誤差に対する柔軟で一般的な分布として一般化双曲線分布を導入することにより,ロバストなアンサンブルベース推論手法を提案した。シミュレーション結果は,経験的に,提案したアルゴリズムが既存のアルゴリズムと比較して著しく優れた性能を達成することを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  地球物理学 ,  異常値 ,  シミュレーション ,  *高次元 ,  *ロバスト性 ,  双曲線
準シソーラス用語： 観測誤差 ,  状態空間モデル ,  EnKF ,  Bayesフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロバスト ,  高次元 ,  Bayesフィルタ ,  確率 ,  GH