 |
| ・会員価格 ¥220 |
| ・一般価格 ¥440 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
GS2-6 |
| ■ページ数 |
5ページ |
■発行日
|
2021/09/08 |
| ■タイトル |
ディリクレ過程混合分布を用いたマルコフスイッチングモデルの同定 |
| ■タイトル(英語) |
Identification of Markov Switching Models Using Dirichlet Process Mixture Distributions |
| ■著者名 |
後藤 嶺（鳥取大学）,中谷 真太朗（鳥取大学） |
| ■著者名(英語) |
Rei Goto (Tottori University),Shintaro Nakatani (Tottori University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
935-940ページ |
| ■キーワード |
ディリクレ過程|階層ベイズ|確率過程|マルコフスイッチングモデル|Dirichlet process|Hierarchical Bayes|Stochastic process|Markov Switching Model |
| ■要約(日本語) |
時間経過によって,ある線形システムから別の線形システムへとシステムの挙動が切り替わるマルコフスイッチングモデル(MSM)は，脳波など生体信号のモデリングにおいて有用なモデルである.しかしMSMに含まれる線形システムの数が未知である場合，このシステムを同定するための一般的な方法は存在しない.本研究では，ディリクレ過程混合モデル(DPMM)を利用することで，ＭＳＭに含まれる線形システムの数が未知であってもモデリングを可能とするアルゴリズムを提案する.提案するアルゴリズムを使用することで，ＭＳＭに含まれる線形システムの数だけでなく，線形シテム間の遷移確率を求めることが可能となり，遷移の予測・推定が可能となる.このことは，生体信号を利用したインタフェースのノイズ除去やロバスト性向上にとって有用であると期待できる. |
| ■要約(英語) |
|
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
522Kバイト |
|
|
|
