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J-GLOBAL ID：201702221197086201   整理番号：17A1724941

火山-地震信号の自動分類のための機械学習【Powered by NICT】

Machine learning for automatic classification of volcano-seismic signatures

著者 (4件)： Malfante Marielle (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, GIPSA-Lab, 38000 Grenoble, France) ,  Mura Mauro Dalla (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, GIPSA-Lab, 38000 Grenoble, France) ,  Mars Jerome I. (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, GIPSA-Lab, 38000 Grenoble, France) ,  Metaxian Jean-Philippe (Univ. Savoie Mont Blanc, ISTerre, CNRS, IRD CNRS, 73376 Le Bourget du Lac, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 2393-2397  発行年： 2017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： 火山活動とそれに関連するリスクの評価と予測はまだ時期にきたと未解決の問題。最近のモニタリングステーションで得られた火山-地震データの量が膨大である(例えば,数年連続記録),機械学習はそれらの自動解析のための絶対的に必要である。関心の火山-地震特徴の一時的な性質は,自動検出とそのような事象の分類の必要性を強化する。本論文では,大規模な特徴セットを用いた包括的信号表現に基づく火山性地震の自動分類のための新しいアーキテクチャを提案した。著者らの知識の限りでは,これはこれらの信号の分類タスクを自動化する最初の試みの一つである。提案されたアプローチは,予測モデルを構築するための教師つき機械学習技法に依存している。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： 火山活動 ,  *火山 ,  予測モデル ,  *自動分類 ,  火山性地震 ,  *機械学習 ,  *地震 ,  計算機アーキテクチャ ,  自動化
準シソーラス用語： 教師付き機械学習 ,  信号表現 ,  自動検出 ,  地震データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 地球熱学,火山物理学  (DC03070D) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 火山 ,  地震 ,  自動分類 ,  機械学習