WEKO3
インデックスリンク
アイテム
あけぼの衛星のデータベースを用いたプラズマ波動スペクトルの自動分類法(パターン認識)
https://doi.org/10.24517/00028535
https://doi.org/10.24517/00028535373875d3-e49d-4a8a-9326-ac43a98186e0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IST-PR-KASAHARA-Y-598.pdf (1.4 MB)
|
.png)
|
| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-10-05 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | あけぼの衛星のデータベースを用いたプラズマ波動スペクトルの自動分類法(パターン認識) | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Automatic Classification of Electromagnetic Waves from Database Obtained by the Akebono Satellite | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||
| ID登録 | ||||||||||||||
| ID登録 | 10.24517/00028535 | |||||||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||
| 著者 |
秋元, 陽介
× 秋元, 陽介× 後藤, 由貴× 笠原, 禎也× 佐藤, 亨 |
|||||||||||||
| 著者別表示 |
Akimoto, Yosuke
× Akimoto, Yosuke
× Goto, Yoshitaka
× Kasahara, Yoshiya
× Sato, Toru
|
|||||||||||||
| 提供者所属 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 金沢大学総合メディア基盤センター | |||||||||||||
| 書誌情報 |
The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers 巻 D-II J86-D-II, 号 5, p. 598-607, 発行日 2003-05-01 |
|||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 0915-1923 | |||||||||||||
| NCID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11340957 | |||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 出版者 | IEICE 電子情報通信学会 | |||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | 論文では,科学衛星「あけぼの」で取得したブラズマ波動の電磁界強度データを用いて,他の衛星観測にも応用できる汎用的なプラズマ波動現象の種別分類アルゴリズムを提案する。まず,入が波動の種別分類を行う際に用いる様々な指標を特徴量として数値化し,求めた特徴量にクラスタ分析を適用することでサンプルデータから代表的な波動現象(代表分類)を作成するアルゴリズムを提案する。その際にクラスタ分析における計算時間の増大を抑制するため,取得されるデータの特性を生かして,分類精度を下げずに計算時間を短縮する手法を考案した。次に,情報量基準(AIC)を用いた評価関数により,客観的に波動の代表分類数を決定した。また,得られた代表分類に対して全観測データの当てはめを行うために,ベイズ識別方式を導入し,サンブルデータに用いなかった観測データについても波動現象の識別ができることを示した。最後に,どの代表分類にも属さない例外的な観測データの検出法を提案し,実際にこのアルゴリズムで検出できる例外データの事例を示した。これにより,従来の人手による解析法では抽出が難しかった特異な観測データを自動抽出できることか示された。 | |||||||||||||
| 権利 | ||||||||||||||
| 権利情報 | 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである | |||||||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||
| 関連URI | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||||
| 関連識別子 | http://ci.nii.ac.jp/naid/110003170922 | |||||||||||||
| 関連URI | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||||
| 関連識別子 | http://www.ieice.org/jpn/index.html | |||||||||||||
