| 講演名 | 2021-01-21 リカレンスプロット密度の変化による非線形時系列の特性抽出 金丸 志生(東京理科大), スヴィリドヴァ ニーナ(東京理科大), 島田 裕(埼玉大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | リカレンスプロットは力学系を定性的に把握するための有効な非線形時系列解析手法の一つである．また，再帰定量化解析手法を用いることでリカレンスプロットを定量化することできる．本稿では，リカレンスプロットとその拡張手法である同方向性リカレンスプロット，同方向的近傍プロットを使用し，リカレンスプロット密度を変化させることで得られる定量化指標の推移傾向から，非線形時系列の特性を抽出する手法を提案している．実験結果より，決定論的カオス時系列と周期応答にダイナミカルノイズが印加された時系列の特性判別が可能であることが示された．加えて，決定論的カオス時系列と非整数ブラウン運動のような有色ノイズ時系列の判別も可能であることが示された． |
| 抄録(英) | A recurrence plot is one of the most effective nonlinear time series analysis methods for qualitatively understanding a nonlinear dynamical system. Furthermore, recurrence quantification analysis methods can be used to quantitatively evaluate the recurrence plot. In this report, we extract the properties of nonlinear time series from changes in quantification indices obtained by varying plot density on the recurrence plot and its extension methods, iso-directional recurrence plot and iso-directional neighbors plot. The experimental results suggest that the proposed method can discriminate the properties between deterministic chaotic time series and noisy periodic time series, and that it can also discriminate deterministic chaotic time series and the time series with colored noise such as a fractional Brownian motion. |
| キーワード(和) | リカレンスプロット / 同方向性リカレンスプロット / 同方向的近傍プロット / リカレンスプロット密度 / 再帰定量化解析 / 非線形時系列の特性抽出 |
| キーワード(英) | Recurrence Plot / Iso-Directional Recurrence Plot / Iso-Directional Neighbors Plot / Density of RP / Recurrence Quantification Analysis / Extraction of Property for Nonlinear Time Series |
| 資料番号 | NLP2020-41 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2021/1/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC，NLP，一般 |
| テーマ（英） | NC，NLP |
| 委員長氏名（和） | 鮫島 和行(玉川大) / 夏目 季代久(九工大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 大須 理英子(早大) / 高坂 拓司(中京大学) |
| 副委員長氏名（英） | Rieko Osu(Waseda Univ.) / Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 安部川 直稔(NTT) / 内部 英治(ATR) / 立野 勝巳(九工大) / 松下 春奈(香川大) |
| 幹事氏名（英） | Naotoshi Abekawa(NTT) / Eiji Uchibe(ATR) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) / Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 瀧山 健(東京農工大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 佐村 俊和(山口大) / 加藤 秀行(大分大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ken Takiyama(TUAT) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) / Hideyuki Kato(Oita Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | リカレンスプロット密度の変化による非線形時系列の特性抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction of Property for Nonlinear Time Series by Changing Density of Recurrence Plots |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレンスプロット / Recurrence Plot |
| キーワード(2)（和/英） | 同方向性リカレンスプロット / Iso-Directional Recurrence Plot |
| キーワード(3)（和/英） | 同方向的近傍プロット / Iso-Directional Neighbors Plot |
| キーワード(4)（和/英） | リカレンスプロット密度 / Density of RP |
| キーワード(5)（和/英） | 再帰定量化解析 / Recurrence Quantification Analysis |
| キーワード(6)（和/英） | 非線形時系列の特性抽出 / Extraction of Property for Nonlinear Time Series |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金丸 志生 / Shiki Kanamaru |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | スヴィリドヴァ ニーナ / Nina Sviridova |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 島田 裕 / Yutaka Shimada |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2021-01-21 |
| 資料番号 | NLP2020-41 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | NLP-330 |
| ページ範囲 | pp.7-12(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NLP) |