一般化状態空間モデルと自己組織化の方法(<論文特集>「情報論的学習理論(IBIS2000)」)

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書誌事項

タイトル別名
  • General State Space Modeling and Self-Organizing Representation(Technical Papers : "IBIS 2000")
  • 一般化状態空間モデルと自己組織化の方法
  • イッパンカ ジョウタイ クウカン モデル ト ジコ ソシキカ ノ ホウホウ

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説明

<p>For automatic extraction of essential information and discovery from massive time series, it is necessary to develop a method which is flexible enough to handle actual phenomena in real world.That can be achieved by the use of general state space model, and it provides us with a unified tool for analyzing complex time series.To apply these general state space models, development of practical filtering and smoothing algorithms is indispensable.In this article, the non-Gaussian filter/smooother, Monte Carlo filter/smoother and self-organizing state space model are shown.As applications of the method, problems of detecting sudden changes of the trend and nonlinear smoothing are shown.</p>

収録刊行物

  • 人工知能

    人工知能 16 (2), 300-307, 2001-03-01

    一般社団法人 人工知能学会

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