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J-GLOBAL ID：201802259985762741   整理番号：18A2232448

畳込みニューラルネットワークによるターゲットグループ分布パターン発見【JST・京大機械翻訳】

Target Group Distribution Pattern Discovery via Convolutional Neural Network

著者 (2件)： Xu Xin (NRIEE, Science and Technology on Information System Engineering Laboratory, Nanjing, 210007, China) ,  Wang Wei (State Key Laboratory for Novel Software and Technology, Nanjing University, Nanjing, 210093, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 266-271  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： 目標グループ分布パターン解析は,様々な領域,すなわち,雲システム分布に基づく天気予報,分布関係に基づく目標相関と追跡,樹木分布パターンに基づく森林持続可能管理,などに広い潜在的応用を有する。しかし,目標グループ分布パターン解析における既存の研究は,一般的にグループの分布傾向または分布形状のいずれかに集中しているが,パターンにおける密度変化の微妙な違いを無視している。上記の問題を扱うために,著者らは,そのような微妙な目標グループ分布パターンを識別するために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を通して,効果的目標グループ分布パターン発見方法を提案した。最初に,空間ターゲット群分布サンプルを2D画像に変換した。それに関して,著者らは袋のある畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを設計した。最後に,目標グループ分布パターン同定のために,袋付きCNNモデルを適用した。合成データセットに関する広範な実験は,著者らの方法が古典的機械学習法を著しく上回ることを示した。Copyright 2019 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： 機械学習 ,  *天気予報 ,  画像 ,  二次元
準シソーラス用語： 持続可能 ,  パターン解析 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ターゲット ,  グループ ,  分布 ,  パターン発見