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J-GLOBAL ID：201702217509607927   整理番号：17A1157751

物理探査における常時微動記録の深層学習処理について

著者 (3件)： 宮本崇 (山梨大 工) ,  古屋貴彦 (山梨大 工) ,  盛川仁 (東京工大)
資料名： 知能メカトロニクスワークショップ講演論文集(CD-ROM)  (知能メカトロニクスワークショップ(CD-ROM))
巻： 22nd  ページ： ROMBUNNO.3A1-2  発行年： 2017年08月26日 
JST資料番号： L4000B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 地盤構造の物理探査手法の一つである微動探査法では,観測データの処理時には非定常なノイズの少ない時系列ブロックを一般に目視で抽出する。しかし,観測データ量が大規模化する潮流にある現在では,この人的な処理が大きな時間的ボトルネックとなりうる。そこで,本研究では主に画像処理に用いられる畳み込みニューラルネットワークを1次元時系列信号への適用のために定式化し,数値実験から人的な処理と提案手法とで最大95%の精度でノイズ有無の判断が一致する結果を得た。(著者抄録)

シソーラス用語： 物理探査 ,  *地震探査 ,  測定データ ,  *ニューラルネットワーク ,  時系列 ,  実験 ,  機械学習 ,  雑音 ,  判別分析 ,  地盤構造 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  数値実験 ,  深層学習
準シソーラス用語： *微動探査法

分類 (2件)： 物理探査・地質探査一般  (DE10010F) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 物理探査 ,  常時微動 ,  深層学習