文献

J-GLOBAL ID：201502207352955879   整理番号：15A0223930

多次元値関数データにおける異常領域の検出法とセンシングデータへの応用

DETECTION FOR IRREGULAR DOMAIN OF MULTI DIMENSIONAL VALUED FUNCTIONAL DATA AND ITS APPLICATION TO SENSING DATA

著者 (4件)： 松井佑介 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小宮由里子 (北大 情報基盤セ) ,  南弘征 (北大 情報基盤セ) ,  水田正弘 (北大 情報基盤セ)
資料名： 計算機統計学  (Bulletin of the Computational Statistics of Japan)
巻： 27  号： 2  ページ： 65-77  発行年： 2014年12月25日 
JST資料番号： L1432A  ISSN： 0914-8930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,時間に依存して連続的に得られる多次元のデータにおける異常領域の検出法を提案する。はじめに,各次元ごとに異常領域を特定する方法を考え,「値が異常に高い領域」,「値が異常に低い領域」,「その他の領域」の3つに区分する。その上で,複数の次元において同時に異常となる領域を同定する方法を述べる。福島県における空間線量率を測定したセンシングデータを用いて,本手法が有効であることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： 検出 ,  データ ,  *高次元 ,  範囲 ,  線量率 ,  *統計的方法 ,  *センサ ,  *異常値 ,  実験 ,  評価試験 ,  統計量
準シソーラス用語： 異常検出 ,  *多次元データ ,  異常領域 ,  空間線量率 ,  ビッグデータ ,  *外れ値 ,  数値実験

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  計測機器一般  (AD02000X)

引用文献 (21件)：

• Aggarwal, C. C. (2013). Outlier Analysis. Springer.
• de Boor, C. (2001). A Practical Guide to Splines, Revised Edition, Springer.
• Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer.
• Hawkins, D. M. (1980). Identification of Outliers. Chapman and Hall.
• Henry, W. Ott. (1988). Noise Reduction Techniques in Electronic System (2nd edition). Wiley.

タイトルに関連する用語 (5件)： 多次元 ,  関数 ,  検出法 ,  センシング ,  応用