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J-GLOBAL ID：201802232959489641   整理番号：18A1355328

地磁気データ処理のために機械学習は何ができるか?再構成アプリケーション【JST・京大機械翻訳】

What can machine learning do for geomagnetic data processing? A reconstruction application

著者 (10件)： Liu Huan (School of Automation, China University of Geosciences, Hubei, Wuhan, China) ,  Liu Yihao (School of Engineering | Faculty of Applied Science, University of British Columbia Okanagan, Kelowna, BC, V1V 1V7 Canada) ,  Liu Shuo (School of Engineering | Faculty of Applied Science, University of British Columbia Okanagan, Kelowna, BC, V1V 1V7 Canada) ,  Liu Zheng (School of Engineering | Faculty of Applied Science, University of British Columbia Okanagan, Kelowna, BC, V1V 1V7 Canada) ,  Ge Jian (School of Automation, China University of Geosciences, Hubei, Wuhan, China) ,  Song Hengli (School of Automation, China University of Geosciences, Hubei, Wuhan, China) ,  Yuan Zhiwen (Science and Technology on Near-Surface Detection Laboratory, Wuxi, Jiangsu 214035, China) ,  Zhu Jun (Science and Technology on Near-Surface Detection Laboratory, Wuxi, Jiangsu 214035, China) ,  Zhang Haiyang (Science and Technology on Near-Surface Detection Laboratory, Wuxi, Jiangsu 214035, China) ,  Dong Haobin (School of Automation, China University of Geosciences, Hubei, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： I2MTC  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 地磁気データの完全性は,地球磁場の進化過程を理解するための重要な因子であり,それは,表面近傍探査,非爆発的規則性(UXO)検出などの有用な情報を提供することができ,従来の手動および線形補間アプローチの時間および労働集約的性質を避けるために,機械学習技術に基づくアプローチを提示した。本研究では,3つの古典的機械学習モデル,サポートベクトルマシン(SVM),ランダムフォレストおよび勾配ブースティングを構築した。提案した学習モデルは,最初に訓練データから連続回帰超平面を特定するために使用され,欠落と完了トレースの間のおそらく本質的な関係を認識するために使用された。その後,訓練されたモデルを用いて,検証のための欠落した地磁気トレースを再構築し,他の新しいフィールドデータを試験した。最後に,数値実験を誘導した。結果は,再構成精度が約10%~15%増加したので,著者らの方法の性能が従来の線形法と比較してより競争力があることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  *地磁気 ,  *再構成 ,  *応用プログラム ,  線形性 ,  モデル ,  *データ処理 ,  集中化 ,  完全性 ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ブースティング ,  数値実験 ,  超平面 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地磁気 ,  データ処理 ,  機械学習 ,  再構成 ,  アプリケーション