粒子フィルタ Particle Filter

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著者

    • 樋口 知之 HIGUCHI Tomoyuki
    • 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構統計数理研究所 The Institute of Statistical Mathematics, Research Organaization of Information and Systems

抄録

非線形・非ガウス型時系列データを記述する広範囲の時系列モデルが, 状態空間モデルの一般化版である一般状態空間モデルで表現できる.カオス時系列, 隠れマルコフモデルもこのモデルの特殊ケースに当たる.一般状態空間モデルにおける高次元の状態ベクトルの推定手法として10年ほど前に提案され, 実装の容易さから様々な応用分野へ急速に普及しつつあるのが粒子フィルタである.この計算手法は, どのような非線形・非ガウスモデルも取り扱うことができるという点で原理的に万能であるばかりか, アルゴリズムの著しい簡単さから具体的応用問題に即適用可能である.本稿では一般状態空間モデルと粒子フィルタの概説及び遺伝的アルゴリズムとの類似性の解説のみを行い, 各方面での多様な応用成果については割愛する.

収録刊行物

参考文献:  10件

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被引用文献:  74件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110004020517
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1001339X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    REV
  • ISSN
    09135693
  • NDL 記事登録ID
    7753198
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-192
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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