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J-GLOBAL ID：202002264940046268   整理番号：20A1185946

拡張空間線形モデル【JST・京大機械翻訳】

Augmented Space Linear Models

著者 (4件)： Qin Zhengda (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Chen Badong (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Zheng Nanning (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Principe Jose C. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, Florida, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 68  ページ： 2724-2738  発行年： 2020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： 線形モデルは,入力によって定義された空間を使用して,目標または望ましい信号を計画し,モデルパラメータの最適集合を見つける。この問題が非線形であるとき,適応は良い性能のために非線形モデルを必要として,それはより遅くてより多くの厄介になった。本論文では,投影空間と呼ばれる入力と所望の信号の完全な結合空間における非線形モデルを提案した。これは,拡張空間線形モデル(ASLM)と呼ばれる。この新しいアルゴリズムは線形解を利用し,現在の誤差を含む電流入力ベクトルにより表される表で拡張される。これは訓練段階で利用可能である。テスト段階の間,望ましい信号が利用できないとき,モデル出力は,訓練入力によって索引付けされたテーブルにおける誤差の値に電流線形モデル出力を加えることによって推定される。このアルゴリズムは,誤差メモリテーブルで拡張された線形法の計算効率により非線形問題を解くことができ,精度と計算量の間のトレードオフと見なすことができる。訓練誤差を完全に利用することにより,提案した拡張空間モデルは多くのモデリングタスクを改善する新しい方法を提供する可能性がある。理論を提示し,方法論を支持するための予備結果を示した。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 ,  電流 ,  ベクトル ,  計算量 ,  線形性 ,  非線形問題
準シソーラス用語： 非線形モデル ,  計算効率 ,  モデルパラメータ ,  *線形モデル ,  空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 拡張 ,  線形モデル