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1. WO2020261447 - パラメタ推定装置、パラメタ推定方法、及びパラメタ推定プログラム

公開番号 WO/2020/261447
公開日 30.12.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/025472
国際出願日 26.06.2019
IPC
G06N 20/00 2019.1
G物理学
06計算;計数
N特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
20機械学習
G06N 7/00 2006.1
G物理学
06計算;計数
N特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
7特定の数学的モデルに基づいたコンピュータシステム
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
7Computer systems based on specific mathematical models
出願人
  • 日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 幸島 匡宏 KOJIMA, Masahiro
  • 倉島 健 KURASHIMA, Takeshi
  • 松林 達史 MATSUBAYASHI, Tatsushi
  • 戸田 浩之 TODA, Hiroyuki
代理人
  • 特許業務法人太陽国際特許事務所 TAIYO, NAKAJIMA & KATO
優先権情報
公開言語 (言語コード) 日本語 (ja)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) PARAMETER ESTIMATING DEVICE, PARAMETER ESTIMATING METHOD, AND PARAMETER ESTIMATING PROGRAM
(FR) DISPOSITIF D'ESTIMATION DE PARAMÈTRE, PROCÉDÉ D'ESTIMATION DE PARAMÈTRE ET PROGRAMME D'ESTIMATION DE PARAMÈTRE
(JA) パラメタ推定装置、パラメタ推定方法、及びパラメタ推定プログラム
要約
(EN) The present invention estimates a parameter of a Markov chain model including an unobservable state. An input unit (101) receives input data including a state set of a Markov chain to be estimated, an observable state set, and sensor transition data indicated by a transition between observable states and an initial state of the observable state. An estimating unit (102) optimizes an objective function including an item indicating a degree of coincidence between a transition probability of a first Markov chain which generates the sensor transition data and a transition probability of a second Markov chain generated by a model indicating the Markov chain to be estimated by using a parameter and the observable state set, and estimates the parameter. An output unit (103) outputs the estimated parameter.
(FR) La présente invention estime un paramètre d'un modèle de chaîne de Markov comprenant un état non observable. Une unité d'entrée (101) reçoit des données d'entrée comprenant un ensemble d'états d'une chaîne de Markov à estimer, un ensemble d'états observables, et des données de transition de capteur indiquées par une transition entre des états observables et un état initial de l'état observable. Une unité d'estimation (102) optimise une fonction objective comprenant un élément indiquant un degré de coïncidence entre une probabilité de transition d'une première chaîne de Markov qui génère les données de transition de capteur et une probabilité de transition d'une seconde chaîne de Markov générée par un modèle indiquant la chaîne de Markov à estimer en utilisant un paramètre et l'ensemble d'états observables, et estime le paramètre. Une unité de sortie (103) fournit en sortie le paramètre estimé.
(JA) 観測不可能な状態を含むマルコフ連鎖モデルのパラメタを推定する。 入力部(101)が、推定対象のマルコフ連鎖の状態集合と、観測可能な状態の集合と、観測可能な状態間の遷移及び観測可能な状態の初期状態で表されるセンサー遷移データとを含む入力データを受け付け、推定部(102)が、センサー遷移データを生成する第1マルコフ連鎖の遷移確率と、パラメタを用いて推定対象のマルコフ連鎖を表したモデルと観測可能な状態の集合とから作られる第2マルコフ連鎖の遷移確率との一致度を表す項を含む目的関数を最適化して、パラメタを推定し、出力部(103)が、推定されたパラメタを出力する。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報