論文の概要: A Change Dynamic Model for the Online Detection of Gradual Change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01054v3
- Date: Wed, 4 May 2022 03:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 13:35:50.160479
- 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: ベイジアンフレームワークにおける段階的変化のオンライン検出のための変化力学モデルを提案する。
私たちのモデルは、従来の変更ポイントモデルが許容するよりも、より速く、より正確な変化の識別を可能にします。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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 process behavior. In cases where these transitions
occur gradually, this assumption can result in a reduced ability to properly
identify and respond to process change. With this observation in mind, we
introduce a novel change-dynamic model for the online detection of gradual
change in a Bayesian framework, 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, where we find our change-dynamic model can enable 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の変化は、一般的に変化点(change-points)によって起こると仮定される。
これらの移行が徐々に起こる場合、この仮定はプロセスの変更を適切に識別し、応答する能力を低下させる可能性がある。
この観測を念頭に置いて, 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, ベイズ的枠組みにおいて, 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することにより,従来の変化点モデルよりも高速かつ正確な変化の同定が可能となる。
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