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J-GLOBAL ID：201802257533829044   整理番号：18A1679753

ドロンマイクロドップラー分類のための時間的深層学習【JST・京大機械翻訳】

Temporal Deep Learning for Drone Micro-Doppler Classification

著者 (5件)： Brooks Daniel A. (GBU LAS, Advanced Radar Concepts, Thales Air Systems, Limours, FRANCE) ,  Schwander Olivier (CNRS, LIP6 - Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Universite, Paris, F-75005, FRANCE) ,  Barbaresco Frederic (GBU LAS, Advanced Radar Concepts, Thales Air Systems, Limours, FRANCE) ,  Schneider Jean-Yves (GBU LAS, Advanced Radar Concepts, Thales Air Systems, Limours, FRANCE) ,  Cord Matthieu (CNRS, LIP6 - Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Universite, Paris, F-75005, FRANCE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IRS  ページ： 1-10  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： 本研究では,シミュレーションされたレーダデータセットの新しいモデルにおける時間-周波数信号表現の分類のための時間的な深い学習アーキテクチャを構築した。これらのモデルの成功を示し,比較し,時間にわたる分類信頼性を得るための時間構造の興味を検証した。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： 信頼性 ,  レーダ ,  計算機アーキテクチャ ,  *学習
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 分類 ,  深層学習