ビッグデータの多重スケール性を考慮したオンライン解析の研究

考虑大数据多尺度特性的在线分析研究

• 批准号: 18J22032
• 负责人: JEONG KWANGJIN
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J22032/
• 关键词: 適応フィルタ; スパース最適化; 再生核; パラメータ自動調整

昨年度国際学会誌（IEEE Transactions on Signal Processing）に投稿した論文は査読を通ることができなかった。査読の仮定で指摘された理論的な考察の不備および数値実験の不足を補い、書き直した論文を国内学会誌（IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer sciences）を投稿し、採録が決まった。理論的考察については、カーネル重みと入力信号の自己相関の間に直接な繋がりが見えないことが問題になっていた。カーネル重みでは入力信号の自己相関を完全に無くすことができず、この二つを直接結びつけることは論理の飛躍を随伴することになっていた。入力の自己相関ではなく、アルゴリズムの収束速度に注目することで、論理的に筋の通った議論ができるようになった。複数の再生核を用いるアルゴリズムの中で、それぞれの再生核における誤差の収束速度を等しくするようなカーネル重みを導出することができる。複数の再生核間の収束速度を揃えることで、全体の誤差を減少させるだけでなく、アルゴリズムの収束速度も速くすることができる。数値実験についても、検証するタスクの種類やデータの数を増やし、検証の信頼度を高めた。特に、推定対象が時間によって変動するような時系列データを用いることで、適応アルゴリズムとしての性能を確かめることができた。

Yesterday, a に た paper was submitted to the IEEE Transactions on Signal Processing に, and な chia 読を tong る な とがで な な った った. Check 読 の 仮 set で blame さ れ た theory looks at の unprepared お な よ び the numerical be 験 fill insufficient の を い, book き straight し た paper を domestic society volunteers (IEICE the Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer sciences を submission が acceptance が まった Theory of に つ い て は, カ ー ネ ル heavy み と の himself into the force signal phase masato の に directly between な 繋 が り が see え な い こ と が problem に な っ て い た. カ ー ネ ル heavy み で は の himself into the force signal phase masato を completely に く す こ と が で き ず, こ の two つ を "directly び つ け る こ と は logical の leap を with accompanying す る こ と に な っ て い た. の himself into force phase masato で は な く, ア ル ゴ リ ズ ム の 収 beam speed に attention す る こ と で, logical に jin の っ た comment が で き る よ う に な っ た. Plural の reproducing kernel を with い る ア ル ゴ リ ズ ム の で, そ れ ぞ れ の reproducing kernel に お け る error の 収 beam velocity を し く す る よ う な カ ー ネ ル heavy み を export す る こ と が で き る. Plural の regeneration internuclear の 収 beam speed を Jian え る こ と で, all の error を reduce さ せ る だ け で な く, ア ル ゴ リ ズ ム の 収 beam speed も speed く す る こ と が で き る. The numerical be 験 に つ い て も, 検 す る タ ス ク の kinds や デ ー タ の number を raised や し, 検 の letter 頼 degree high を め た. に, presumption, like が time seaborne に よ っ て - move す る よ う な series when デ ー タ を with い る こ と で, optimal 応 ア ル ゴ リ ズ ム と し て の performance を か indeed め る こ と が で き た.

项目成果

Automatic Kernel Weighting for Multikernel Adaptive Filtering: Multiscale Aspects

• DOI: 10.1109/icassp.2019.8682934
• 发表时间: 2019-05
• 期刊: ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
• 作者: Kwangjin Jeong;M. Yukawa

Automatic Shrinkage Tuning Robust to Input Correlation for Sparsity-Aware Adaptive Filtering

• DOI: 10.1109/icassp.2018.8461994
• 发表时间: 2018-04
• 期刊: 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
• 作者: Kwangjin Jeong;M. Yukawa;M. Yamagishi;I. Yamada