Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Change Dynamic Model for the Online Detection of Gradual Change

論文の概要: A Change Dynamic Model for the Online Detection of Gradual Change

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01054v2
Date: Tue, 3 May 2022 17:46:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-04 11:59:40.926480
Title: A Change Dynamic Model for the Online Detection of Gradual Change
Title（参考訳）: 漸進的変化のオンライン検出のための変化動的モデル
Authors: Chris Browne
Abstract要約: 本稿では,変化点を階層モデル内で使用し,段階変化の開始や終了の瞬間を示すオンライン変化のオンライン検出のための新しい変化力学モデルを提案する。このモデルをてんかん発作時に引き起こされた脳波と合成データに適用し、我々のモデルは従来の変化点モデルが許容するよりも早く、より正確な変化の同定を行うことができることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the field of change-detection changes in the statistical properties of a stochastic process are typically assumed to occur via change-points, which demark instantaneous moments of complete and total change in distribution. In contrast, many real world processes undergo more gradual change in their behavior. With this observation in mind, we introduce a novel change-dynamic model for the online detection of gradual change in which change-points are used within a hierarchical model to indicate moments of gradual change onset or termination. We apply this model to synthetic data and EEG readings drawn during epileptic seizure, finding that our model can afford faster and more accurate identification of gradual change than traditional change-point models allow.
Abstract（参考訳）: 確率過程の統計的性質における変化検出の分野では、典型的には変化点(change-points)を介して起こると仮定される。対照的に、多くの現実世界のプロセスは、行動に徐々に変化をもたらす。この観測を念頭に置いて,段階変化のオンライン検出のための新しい変化力学モデルを導入し,階層モデル内で変化点を用いて段階変化の開始や終了の瞬間を示す。我々はこのモデルをてんかん発作中に描かれた合成データや脳波に応用し、従来の変化点モデルよりも早く、より正確に変化を識別できることを見出した。

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