講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-10 10:20
時系列データを用いたネットワーク構造推定における未観測頂点の検出とその結合推定に関する検討 ○榊原有貴・島田 裕・重原孝臣(埼玉大) NLP2019-125 |
抄録 |
(和) |
現実の世界には多数の要素が相互に影響しあうことで複雑な振る舞いを示すシステムが数多く存在する.
したがって, これらの現象を理解するためには, システムを構成する要素間の結合形態,すなわち,ネットワーク構造を知ることが重要であると考えられる. しかし, 現実にはネットワーク構造を直接知ることができない場合が存在する.
これまでの研究により, ネットワークを構成する各頂点の観測時系列データのみから, 高精度にネットワーク構造を推定する手法が提案されている. しかし, これらの手法では全ての頂点から観測時系列データが得られることを仮定しており, 時系列データが観測できない頂点の存在は考慮されていない. 本研究ではネットワークを構成する頂点のうち, 一部の頂点から時系列データが観測できない状況において, 観測できない頂点(未観測頂点)の存在を検出する手法を提案する. また, 未観測頂点が一つのみの場合に, 未観測頂点の結合を推定する手法を提案し, 数値実験によりその有効性を検証する. |
(英) |
Real complex phenomena can be described as coupled dynamical systems, where many dynamical systems are coupled with each other through complex connections. Recent researches on network estimation have revealed that the network structure can be successfully estimated only from time series data, when the time series data are observed from all vertices in a network. However, in these methods, it is not taken into account that there is the case where we cannot observe time series data from several vertices. In this report, we propose a method to detect unobserved vertices and to estimate their connections when the time series data cannot be observed from a few vertices in a network. |
キーワード |
(和) |
時系列データ / 結合推定 / 複雑ネットワーク / 結合力学系 / / / / |
(英) |
time series data / estimation of network structure / complex networks / coupled dynamical systems / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 471, NLP2019-125, pp. 71-76, 2020年3月. |
資料番号 |
NLP2019-125 |
発行日 |
2020-03-02 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLP2019-125 |
研究会情報 |
研究会 |
MSS NLP |
開催期間 |
2020-03-09 - 2020-03-10 |
開催地(和) |
やすらぎの宿 蒲郡荘 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
SICE-DES研究会,IEICE-MSS研究会,IEICE-NLP研究会の3研究会併催,一般およびWork In Progress(WIP) ※(WIPセッションはDES,MSSのみ) |
テーマ(英) |
SICE-DES, IEICE-MSS, IEICE-NLP |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NLP |
会議コード |
2020-03-MSS-NLP |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
時系列データを用いたネットワーク構造推定における未観測頂点の検出とその結合推定に関する検討 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Detecting unobserved nodes in networks of dynamical systems estimated only from time series data. |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
時系列データ / time series data |
キーワード(2)(和/英) |
結合推定 / estimation of network structure |
キーワード(3)(和/英) |
複雑ネットワーク / complex networks |
キーワード(4)(和/英) |
結合力学系 / coupled dynamical systems |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
榊原 有貴 / Yuuki Sakakibara / |
第1著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
島田 裕 / Yutaka Shimada / |
第2著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
重原 孝臣 / Takaomi Shigehara / |
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/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-03-10 10:20:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NLP |
資料番号 |
NLP2019-125 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.471 |
ページ範囲 |
pp.71-76 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-03-02 (NLP) |
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