| Item type |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2023-02-28 |
| タイトル |
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タイトル |
ガウス過程に基づくノンパラメトリックベイズ時系列整列 |
| タイトル |
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タイトル |
A Nonparametric Bayesian Time Series Alignment Based on Gaussian Processes|ガウスカテイ ニ モトズク ノンパラメトリックベイズ ジケイレツ セイレツ |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題 |
時系列整列 |
| キーワード |
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主題 |
ガウス過程 |
| キーワード |
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主題 |
マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
| キーワード |
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主題 |
ノンパラメトリックベイズ |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者 |
秋本, 真治
末松, 伸朗
林, 朗
岩田, 一貴
AKIMOTO, Shinji
SUEMATSU, Nobuo
HAYASHI, Akira
IWATA, Kazunori
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
時系列の整列問題に対するノンパラメトリックベイズアプローチを提案する．ある種の時系列データ集合は，共通の標準時系列に対する時間変動に基づいて生成されたとみなすことができる．このような時系列データ集合の解析では，しばしば，それぞれの時間変動が相殺されるよう整列されることが要求されるが，そのためには，標準時系列と，各時系列データの時間的変動を表す時間変換関数を同時に推定しなければならない．これを実現するため，本論文では，標準時系列や時間変換関数に対してガウス過程事前分布を仮定したモデルを考え，それに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法を開発する．本手法は，メトロポリスヘイスティングス法で必要な，事前分布とよく整合する提案分布を，ガウス過程回帰を利用して構成することで実現される． |
| 書誌情報 |
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム
巻 J96-D,
号 3,
p. 587-595,
発行日 2013-03-01
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| 出版者 |
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出版者 |
電子情報通信学会 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
18804535 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12099634 |
| 論文ID（NAID） |
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関連タイプ |
isIdenticalTo |
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識別子タイプ |
NAID |
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関連識別子 |
110009593026 |
| 権利 |
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権利情報 |
©（社）電子情報通信学会2013 |
| 関連サイト |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
http://www.ieice.org/jpn/trans_online/index.html |
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関連名称 |
http://www.ieice.org/jpn/trans_online/index.html |
| 他の資源との関係 |
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関連名称 |
http://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j96-d_3_587&category=D&lang=J&year=2013&abst= |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
j96-d_3_587.pdf (1.1 MB)
