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J-GLOBAL ID：202202267249536139   整理番号：22A0496819

組成多変量データのための変化点検出【JST・京大機械翻訳】

Change point detection for compositional multivariate data

著者 (5件)： K. J. Prabuchandran (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Dharwad, India) ,  Singh Nitin (IBM Research, Bangalore, India) ,  Dayama Pankaj (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Dharwad, India) ,  Agarwal Ashutosh (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Dharwad, India) ,  Pandit Vinayaka (IBM Research, Bangalore, India)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 2  ページ： 1930-1955  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  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： 変化点検出アルゴリズムは,医療状態監視,産業プロセスにおける故障検出,人間活動分析,気候変動検出,および音声認識の分野で多くの応用がある。組成多変量データ(各サンプルが確率質量関数)に関する変化点検出の問題を考察し,それは一般的多変量データの実際的に重要なサブクラスである。変化点検出の問題は一変量設定でよく研究されているが,一般的多変量データのための実行可能な実装は少なく,既存の方法は組成データにうまく機能しない。本論文では,組成データにおける変化点検出のためのパラメトリックアプローチを提案した。さらに,データの簡単な変換を用いて,任意の一般的な多変量データを処理するために,提案アプローチを拡張した。実験的に,提案手法は,組成データに対して著しく良く機能し,最先端の実装の利用可能な状態と比較して,一般的なデータに対して競合することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  音声認識 ,  故障検出 ,  気候変動
準シソーラス用語： *多変量データ ,  *変化点検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 変化点検出 ,  組成データ ,  Dirichletモデリング ,  多変量データ解析

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 組成 ,  多変量データ ,  変化点検出