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J-GLOBAL ID：202002262512464127   整理番号：20A1953163

キュムラントを用いた非定常Hawkesプロセスのための高速多重分解能セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Fast multi-resolution segmentation for nonstationary Hawkes process using cumulants

著者 (6件)： Zhou Feng (University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Li Zhidong (University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Fan Xuhui (University of New South Wales, Sydney, Australia) ,  Wang Yang (University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Sowmya Arcot (University of New South Wales, Sydney, Australia) ,  Chen Fang (University of Technology Sydney, Ultimo, Australia)
資料名： International Journal of Data Science and Analytics  (International Journal of Data Science and Analytics)
巻： 10  号： 4  ページ： 321-330  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4462A  ISSN： 2364-415X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 定常性はvanilla Hawkesプロセスで仮定され,これはモデルの複雑さを低減するが,強い仮定を導入する。本論文では,非定常Hawkesプロセスの時変特性を捉えるために,高速多重解像度セグメンテーションアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは一次および二次キュムラントに基づいている。計算効率を除いて,このアルゴリズムは,異なる分解能でセグメンテーションの階層的見解を提供できる。このアルゴリズムの性能に対するハイパーパラメータの影響を広範囲に調べた。ハイパーパラメータの選択を容易化するために,ロバストな方法であると証明される,洗練されたGaussプロセスベースのセグメンテーションアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムを実際の車両衝突データセットに適用して,結果はいくつかの興味深い階層的動的時変特性を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 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 ,  *セグメンテーション ,  分解能 ,  Gauss過程 ,  *キュムラント ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 多重解像度 ,  計算効率 ,  非定常性 ,  定常性 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Hawkesプロセス ,  非定常 ,  セグメンテーション ,  キュムラント

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)： キュムラント ,  非定常 ,  プロセス ,  多重分解能 ,  セグメンテーション