文献

J-GLOBAL ID：201902241437225026   整理番号：19A1248644

地盤工学における機械学習技術の応用研究事例について

著者 (1件)： 宮本崇 (山梨大)
資料名： 地盤工学会誌  (Geotechnical Engineering Magazine)
巻： 67  号： 6  ページ： 16-19  発行年： 2019年06月01日 
JST資料番号： F0369A  ISSN： 1882-7276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・データの取得・処理の技術革新を背景として研究が進む深層学習とベイズ学習という機械学習の方法論,および地盤工学における研究事例の紹介。
・分類(仕分け)や回帰(予測)といったタスク処理の性能が劇的に向上した深層学習の基本的な考え方。
・地盤工学における研究事例:地震波トモグラフィーおよび地中レーダ探査に対する適用。
・ベイズの定理に基づいて導出し,機械学習のタスク処理に応用するベイズ学習の基本的な考え方。
・地盤工学における研究事例:粒子フィルタによる地盤定数の同定およびマルコフ確率場による地盤構造の推定。

シソーラス用語： 土木工学 ,  地盤 ,  *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *Bayes推定 ,  地震トモグラフィー ,  地中レーダ ,  濾波器 ,  Markov過程 ,  定数 ,  Markov確率場 ,  *深層学習 ,  *地盤工学 ,  地盤定数 ,  粒子フィルタ
準シソーラス用語： ベイズ識別

分類 (2件)： 土質・基礎工学一般  (RA03010X) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• 岡谷貴之: 深層学習, 講談社, 2015.
• Araya-Polo, M., Jennings, J., Adler, A. and Dahike, T.: Deep-leaning tomography, The Leading Edge, Vol.37, Issue 1, pp.58-66, 2017.
• Ishitsuka, K., Iso, S., Onishi, K. and Matsuoka, T.: Ob-ject Detection in Ground-Penetrating Radar Images Us-ing a Deep Convolutional Neural Network and Image Set Preparation by Migration, International Journal of Ge-ophysics, Vol.2018, pp.1-8, 2018.
• 須山敦志: ベイズ推論による機械学習入門, 講談社, 2017.
• 矢野浩一: 粒子フィルタの基礎と応用: フィルタ・平滑化・パラメータ推定, 日本統計学会誌, Vol.44, No.1, pp.189~216, 2014.

タイトルに関連する用語 (4件)： 地盤工学 ,  機械学習技術 ,  応用 ,  研究