| 大会名称 |
| 2016年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016G |
| 開催年 |
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2016
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| 発行日 |
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2016/3/1
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| セッション番号 |
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D-2
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| セッション名 |
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ニューロコンピューティング
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| 講演日 |
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2016/3/16
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| 講演場所(会議室等) |
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センター1号館 6F 1608
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| 講演番号 |
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D-2-8
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| タイトル |
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スパース性に基づくスイッチング状態空間モデルの推定
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| 著者名 |
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◎岡田裕幸, 大森敏明,
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| キーワード |
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スパース性, スイッチング状態空間モデル, 多次元時系列データ解析
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| 抄録 |
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近年の計測技術の発展により，様々な分野で多次元の時系列データを得ることが可能となりつつあり，時系列データに潜む動的システムを抽出する手法の確立が重要視されている． 近年，時系列データ解析手法として注目されているスイッチング状態空間モデル(SSSM)は，非定常性を伴うシステムの解析を可能とする．しかし，最適な数理モデルが未知の場合には推定が困難となる問題点を有する． 本研究では，非定常性を有する多次元時系列データに潜む動的システムの抽出を実現するために，スパース性に基づいてSSSMを推定する方法を提案する． 乳児の状態監視のデータに提案法を適用し，対象システムの数理モデルが未知の場合での有効性を示す．
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