階層的時系列データのための識別モデル
| URI | http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/hiroshima-cu/metadata/12391 | ||||||||||||||||||||||||
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| ファイル |
j96-d_2_306.pdf
( 1181.0 KB )
公開日
：2017-10-10
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| タイトル |
階層的時系列データのための識別モデル
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| 別タイトル |
Discriminative Models for Time Series Data with Hierarchical Structure
カイソウテキ ジケイレツ データ ノタメノ シキベツ モデル
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| 著者 |
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| キーワード |
隠れマルコフモデル
構造化 SVM
階層的時系列データ
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| 抄録 |
階層隠れマルコフモデル(HHMM)は隠れマルコフモデル(HMM)を階層化した階層構造をもつ生成モデルである．本研究では，HHMMに対応する新たな識別モデルとしてSVMHHMMを提案する．HHMMや階層隠れ条件付き確率場(HHCRF)が確率モデルであるのに対して，SVMHHMMは確率モデルではなく，確率的遷移や出力に関するパラメータを用いてマージン最大化に基づいて識別を行う．これらの階層モデルはモデルパラメータを推定した後に，観測系列から階層状態系列を推定することができる．人工データと実データを用いた実験によりHHMMとHHCRF，SVMHHMMの性能比較を行い，SVMHHMMの有効性を示す． |
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| 査読の有無 |
有
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| 掲載雑誌名 |
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム
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| 巻 |
J96-D
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| 号 |
2
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| 開始ページ |
306
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| 終了ページ |
315
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| 出版年月日 |
2013-02-01
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| 出版者 |
電子情報通信学会
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| ISSN |
18804535
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| NCID |
AA12099634
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| NAID |
110009577723
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| 本文言語 |
日本語
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| 資料タイプ |
学術雑誌論文
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| 著者版フラグ |
出版社版
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| 権利情報 |
©（社）電子情報通信学会2013
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| 関連情報URL(異版である) | |||||||||||||||||||||||||
| 関連URL | |||||||||||||||||||||||||
| 区分 |
hiroshima-cu
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TEL (082)830-1508 FAX (082)830-1659
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