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J-GLOBAL ID：201702250819583642   整理番号：17A0214103

領域分割と滑りを用いたウィンドウを用いた海洋深さ系列データの誤り検出【Powered by NICT】

Error Detection of Ocean Depth Series Data with Area Partitioning and Using Sliding Window

著者 (5件)： Hayashi Shogo ,  Ono Satoshi ,  Hosoda Shigeki ,  Numao Masayuki ,  Fukui Ken-Ichi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLA  ページ： 1029-1033  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界中の海洋では,温度と塩分の深さ系列海洋データを測定している。しかし,海域の変化が異なるため,正常データから誤差を識別することは困難である。本研究では,階層的クラスタリングを用いた,海洋データは,各地域における同じ変化を持つように,いくつかの領域に海洋を分割した。,海洋データを変換深さ系列を考慮したスライディングウィンドウのセットに,いくつかの異常検出方法論を適用した。最後に,正常と思われる誤差に及ぼす高異常スコアを割り当てることに成功した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *海洋 ,  海域 ,  *誤り検出 ,  塩分 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： スコア ,  異常検出 ,  スライディングウィンドウ ,  階層的クラスタリング ,  海洋データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 海洋の構造・力学・循環  (DC06030G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 領域分割 ,  滑り ,  ウィンドウ ,  海洋 ,  系列 ,  誤り検出