講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-11-11 11:30
リカレンスプロットを用いた変化点検出手法の提案 ○岩山幸治・平田祥人・合原一幸・鈴木秀幸(東大) NLP2009-87 |
抄録 |
(和) |
近年,多くの非線形時系列解析手法が提案されてきた.しかしながら,その中には時系列の定常性を仮定したものがあり,そうした手法は非定常なダイナミクスから生成された時系列に適用することができない.我々は非定常な時系列を定常な部分時系列へと分割するため,時系列の可視化に用いられるリカレンスプロットをグラフ分割手法であるスペクトラルクラスタリングによって分割することで変化点を検出する手法を提案する.数値実験により,提案手法を用いると非定常な時系列から変化点を検出できることを示す. |
(英) |
Recently a lot of nonlinear time series analysis methods have been proposed. However, we cannot apply most of those methods to nonstationary time series because of assumption of stationarity. To divide nonstationary time series into some stationary segments, we propose the novel change-point detection method that divides “recurrence plots”, which visualize time series, by a graph partitioning method “spectral clustering”. We show by using numerical experiments that the proposed method can detect change-points from nonstationary time series. |
キーワード |
(和) |
リカレンスプロット / スペクトラルクラスタリング / 変化点検出 / / / / / |
(英) |
Recurrence plots / Spectral clustering / Change-point detection / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 269, NLP2009-87, pp. 31-34, 2009年11月. |
資料番号 |
NLP2009-87 |
発行日 |
2009-11-04 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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