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J-GLOBAL ID：201902229136130211   整理番号：19A2848286

rankSVMを用いた不均衡な訓練データからの機械学習と地震被害検知への応用

著者 (2件)： 宮本崇 (山梨大) ,  丸山諒 (山梨大)
資料名： 土木学会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM)  (土木学会全国大会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM))
巻： 74th  ページ： ROMBUNNO.CS10-13  発行年： 2019年08月01日 
JST資料番号： L4438B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.土木工学上における機械学習の重要な適用先の一つに,構造物の変状や災害時の都市の被害など,対象事物の異常を発見・検知するものがある.このような異常検知のタスクは,機械学習の枠組みでは教師あり学習による分類問題として捉えられること...【本文一部表示】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *データ ,  *機械学習 ,  *震災 ,  衛星利用画像 ,  不均衡データ
準シソーラス用語： *rankSVM ,  *訓練データ ,  *地震被害

著者キーワード (4件)： 不均衡データ ,  災害異常検知 ,  機械学習 ,  rankSVM

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 訓練データ ,  機械学習 ,  地震被害 ,  応用