| 講演名 | 2011-12-15 遺伝的手法と粒子フィルタを用いた動的ベイズネットワーク記述における構造・状態推定(RFID関連技術,システムオンシリコン,一般) 時永 祥三, 池田 欽一, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近年,時間的な遷移を導入した動的ベイズネットワーク(DBN)が提案されているが,状態変数の結合を表現する方向性非巡回グラフ(DAG)の形状は既知と仮定され,未知の構造変化には適用できない.本報告では遺伝的手法(Evolutionary Programming : EPと呼ぶ)と粒子フィルタ(Particle Filter : PF)を用いたDBN記述におけるDAG形状と状態変化の推定について述べる.最初にDBNにおける基本的なモデルとDAGの形状が変化する場合を整理し,変化したあとのDAGの形状をEP手法により推定する方法を述べる.DAG形状推定では突然変異を基礎とした方法を用いることにより,推定処理における整合性を保っている.この場合,個体により表現されるDAGの構造が,ケース表により与えられる確率分布をどれくらい近似しているかを用いて適合度とする.状態推定の問題に関して,DBNにおける状態変数の同時分布が時間的に変化することに注目し,非線形システムの状態推定手法であるPFを適用する.応用例として,DAGの構造変化と状態変化が既知である人工データに本報告の手法を適用し性能を検証するとともに,現実のデータへの適用を考察する. |
| 抄録(英) | This report deals with the state estimation in system descriptions for dynamic Baysian (DBN) networks by using a Genetic procedure (called Evolutionary Programming : EP) and Particle Filters (PF). Since conventional DBN is restricted cases where the Directed Asyclic Graph (DAG) is known, we extend the scheme to more general cases with unknown DAG. In the estimation, the fitness of individual is denned as the capability to approximate the probability distribution function where the DAG is assumed to be this individual. In the EP procedure, we utilize the mutation operation to the DAG to keep the consistency. As an application, we apply the estimation scheme of the paper to the artificially generated DBN where state of variables and changed struecture of DAG are already known to prove the applicability of the method. |
| キーワード(和) | 動的ベイズネットワーク / 遺伝的手法 / 粒子フィルタ / 状態推定 / 非巡回グラフ |
| キーワード(英) | Dynamic Baysian network / Genetic procedure / Particle filter / Acyclic graph |
| 資料番号 | SIS2011-46 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
|---|---|
| 開催期間 | 2011/12/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Smart Info-Media Systems (SIS) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 遺伝的手法と粒子フィルタを用いた動的ベイズネットワーク記述における構造・状態推定(RFID関連技術,システムオンシリコン,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of Structure and States in Dynamical Bayes Networks based on the Genetic Scheme and Particle Filters |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動的ベイズネットワーク / Dynamic Baysian network |
| キーワード(2)（和/英） | 遺伝的手法 / Genetic procedure |
| キーワード(3)（和/英） | 粒子フィルタ / Particle filter |
| キーワード(4)（和/英） | 状態推定 / Acyclic graph |
| キーワード(5)（和/英） | 非巡回グラフ |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 時永 祥三 / Shozo TOKINAGA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学大学院経済学研究院 Graduate School of Economics, Kyushu University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池田 欽一 / Yoshikazu IKEDA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北九州市立大学経済学部 Faculty of Economics and Business administration, The University of Kitakyushu |
| 発表年月日 | 2011-12-15 |
| 資料番号 | SIS2011-46 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 342 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |