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J-GLOBAL ID：201702239689998527   整理番号：17A1968326

TJ-II Thomson散乱画像のAdaboost分類【Powered by NICT】

Adaboost classification of TJ-II Thomson Scattering images

著者 (6件)： Farias Gonzalo (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Dormido-Canto Sebastian (Departamento de Informatica y Automatica, UNED, Madrid, Spain) ,  Vega Jesus (Asociacion EURATOM/CIEMAT para Fusion, CIEMAT, Madrid, Spain) ,  Martinez Ismael (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Alfaro Luis (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Martinez Francisco (Departamento de Informatica y Automatica, UNED, Madrid, Spain)
資料名： Fusion Engineering and Design  (Fusion Engineering and Design)
巻： 123  ページ： 759-763  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0497A  ISSN： 0920-3796  CODEN： FEDEEE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱核融合での実験は,千の信号を発生させる。機械学習法は,核融合データベースへのパターン認識システムを実現するための非常に適していることを示した。データの膨大な量は,高次元空間における解析の実行を含んでいる。は類似した性質をもつパターンの探索,通常過剰適合を産生することを困難にしている。過去数年,ブースティングアルゴリズムの使用は,過剰適合を回避し,構築する一般化されたデータ駆動モデルのための非常に一般的になってきた。ブースティングは多数の比較的単純な規則を組み合わせることにより高精度,ロバストで高速分類を可能にした。本研究では,TJ-II核融合装置のThomson散乱画像を分類するためにAdaBoostアルゴリズムの使用を提案した。結果は類似したデータベースに関する以前の研究と比較した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  パターン認識 ,  高次元 ,  核融合装置 ,  核融合 ,  データベース ,  *Thomson散乱 ,  機械学習 ,  *画像
準シソーラス用語： AdaBoost ,  高精度 ,  ブースティング ,  データ駆動 ,  ブースティングアルゴリズム ,  *TJ-II , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Thomsonは散乱診断 ,  TJ-II ,  AdaBoost ,  画像分類器

分類 (1件)： プラズマ診断  (BJ02090L)

タイトルに関連する用語 (4件)： TJ-II ,  Thomson散乱 ,  AdaBoost ,  分類