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J-GLOBAL ID：201802244597516758   整理番号：18A1067307

氷雲イメージャのサブミリ波放射計のための水文流星プロファイルのアンサンブル最適化検索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Ensemble Optimization Retrieval Algorithm of Hydrometeor Profiles for the Ice Cloud Imager Submillimeter-Wave Radiometer

著者 (8件)： Liu Yuli (CAS Key Laboratory of Microwave Remote Sensing, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Yuli (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Yuli (Meteorological Institute, University of Hamburg, Hamburg, Germany) ,  Buehler S. A. (Meteorological Institute, University of Hamburg, Hamburg, Germany) ,  Brath M. (Meteorological Institute, University of Hamburg, Hamburg, Germany) ,  Liu Heguang (CAS Key Laboratory of Microwave Remote Sensing, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Dong Xiaolong (CAS Key Laboratory of Microwave Remote Sensing, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Dong Xiaolong (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 123  号： 9  ページ： 4594-4612  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文において,著者らは,上昇する氷雲撮像装置サブミリ波放射計のために,水流星プロファイルを検索するために,アンサンブル最適化アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,Bayesモンテカルロ法のフレームワークの下で,データベース手法を局所最適化と結合する。それは,最初に,事前情報から得られた大気パラメータによる検索データベースを構築して,次に,それは,あまりに少ないデータベースケースが観測と一致するとき,コスト関数を最小にするために,アンサンブル最適化を行った。アンサンブルアプローチは勾配情報を使用しない。代わりに,最適の事後分布がどのように見えるかを学習し,次にこの分布を直接推定することを試みた。このアルゴリズムは,離散的事例の集合により未知の連続事後分布を表し,学習分布から新しい集合を生成することにより,推定不確実性を反復的に減少させる。一旦停止基準が満たされると,検索結果と不確実性は最終的なアンサンブル上の統合によって誘導される。模擬雑音輝度温度を用いて検索実験を行った。検索したプロファイルを真の値と比較し,結果を統計的に解析した。アンサンブル最適化アルゴリズムは,勾配放射伝達計算の複雑さを避ける有効な目的値最小化技術であることを実証した。また,アルゴリズムは,凍結した水文学のための満足な含水量プロファイル検索性能を示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *撮像装置 ,  学習 ,  雑音 ,  データベース ,  *最適化 ,  輝度温度 ,  *サブミリ波 ,  *アルゴリズム ,  含水量 ,  計算量 ,  不確実性 ,  *流星
準シソーラス用語： 事後分布 ,  事前知識 ,  *氷雲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： アンサンブル最適化アルゴリズム ,  水文流星プロファイル検索 ,  サブミリ波放射計

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (11件)： 氷雲 ,  イメージャ ,  サブミリ波 ,  放射計 ,  水 ,  文 ,  流星 ,  プロファイル ,  アンサンブル ,  最適化 ,  検索アルゴリズム