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J-GLOBAL ID：201702222419493429   整理番号：17A0095733

スライディングウィンドウの平均値に基づく非同形動的BAYESIANネットワークのための変換点検出アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Sliding Window Prior Knowledge-Based Algorithm for Changepoint Detection in Non-homogeneous Dynamic Bayesian Networks

著者 (3件)： Yu Lu (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University) ,  Gao Yang (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University) ,  Shi Yinghuan (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 29  号： 8  ページ： 751-759  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 動的BAYESIANネットワークにおける同形写像を緩和するために,非同形BAYESネットワークを提案した。この状況に基づき,本論文は,事前知識に基づく可逆的ジャンプMARKOV連鎖モンテカルロアルゴリズム(APK-RJ-MCMC)を提案した。このアルゴリズムは,1つの時点のウィンドウのデータの平均値の間のユークリッド距離が大きいほど,この時点での転換点としての可能性が高いと仮定した。上記の仮定に基づき,各時点における転換点の可能性の推定として,それは,事前知識として可逆的にジャンプするMARKOVモンテカルロサンプリング(技術-MCMC)サンプリング点における生成,削除,および変換動作の提案確率の比を得ることができる。さらに,状態ジャンプを受けるときの受信確率を調節した。人工データセットと遺伝子データセットに関する実験結果は,APK-RJ-MCMCが,より高い検出確率を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  受信 ,  *アルゴリズム ,  遺伝子 ,  同形写像
準シソーラス用語： 検出確率 ,  MCMC ,  モンテカルロサンプリング ,  Euclid距離 ,  事前知識 ,  *検出アルゴリズム ,  *スライディングウィンドウ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Non-homogeneous Dynamic Bayesian Networks ,  Reversible-Jump Markov Chain Monte Carlo (RJ-MCMC) ,  Distribution Distance ,  Prior Knowledge

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： スライディングウィンドウ ,  平均値 ,  Bayesianネットワーク ,  検出アルゴリズム ,  提案