報告書番号

R99023

タイトル（和文）

情報源の分離に基づく変化追従学習方式の検討

タイトル（英文）

Adaptive Learning Method for Dyanmic Changes of Systems by Separtion of Signals

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

従来からの変化予測への代表的手法を概観し、そのアプローチを整理している。その上で、変化の検出とモデル構造の更新に重点を置く変化追従アプローチ、特に、モデル変化最小化原理による方式を、柔軟性の高い変化への追従方式として検討する。さらに、変化の検出、予測の精度を向上させるために、観測される信号を独立な信号に分離した上で予測を行う方式を提案し、そのために必要となる手法についての検討を行っている

概要 （英文）

The importance of flexible and precise prediction under dynamic changes of systems is increasing rapidly. Because dynamic changes are caused by the changes of mechanism to produce signals, it is the most important approach to detect/predicate the changes rapidly and to modify the structure of models. We surveyed the approaches to modify models and to detect changes. We proposed two approaches for the purpose, 1) minimization of cost to changes models and 2) modeling by the signal source separation from input singles.

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