文献

J-GLOBAL ID：202202275357463307   整理番号：22A0428210

保証付き反復アルゴリズムを用いた変化検出【JST・京大機械翻訳】

Change detection using an iterative algorithm with guarantees

著者 (3件)： Rajaganapathy Sivaraman (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, 55455, USA) ,  Melbourne James (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, 55455, USA) ,  Salapaka Murti V. (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, 55455, USA)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 136  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重ドメインは突然変化する状態を有するシステムを含み,雑音とセンサ動力学によって崩壊する署名を有する信号をもたらす。多くのアプリケーションにおいて,大きさとタイミング分布に関する事前情報は未知であり,そのような信号のフィルタリングの困難さを複雑にする。いくつかの非線形フィルタリング技術は,様々な有効性で利用可能であるが,理論的保証はほんのわずかである。最近の研究では,一連の応用に対して効果的であることが見出されている発見的,反復的,非線形フィルタリング技術を導いた。本論文では,事象の大きさ分布を学習するこの反復アルゴリズムを提示し,事象が発生した場合の推定値を提供した。ここで,各反復は2つの段階を含む:事象の大きさの分布に先行する真の信号の推定を提供する最初のもので,事象の大きさの分布が真の信号の推定から計算される第2段階である。あらゆる反復で,アルゴリズムの性能だけが改善し,事後確率の収束が確立されたことを示した。比較テストは,著者らのアルゴリズムが,特にセンサダイナミックスが無視できない高帯域幅アプリケーションに対して,顕著な性能改善を提供することを示した。さらに,このアルゴリズムのpythonベースの実装を提供し,実際に既存の方法と包括的比較を提供した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  雑音 ,  フィルタリング ,  事後確率 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  センサ ,  有効性 ,  推定量
準シソーラス用語： 事前知識 ,  変化検出 ,  *反復アルゴリズム ,  検出アルゴリズム ,  非線形フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ステップ検出アルゴリズム ,  反復改善 ,  区分的定数信号

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 保証 ,  反復アルゴリズム ,  変化検出