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J-GLOBAL ID：201902241251156140   整理番号：19A0516698

分類グラフによる重力波データにおける雑音アーチファクトの検出の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Detection of Noise Artifacts in Gravitational-Wave Data With a Classifier Graph

著者 (2件)： Zhang Xi (Key Laboratory of Trustworthy Distributed Computing and Service, Ministry of Education, Beijing, China) ,  Ji Yingsheng (Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Ministry of Education, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 7975-7984  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 分類器のグラフに埋め込むことにより,分類器グラフと呼ばれる分類器の分類性能を改善する方法を提案した。著者らのグラフベースの方法は,異なるレベルの解釈と抽象化から微妙な分類を可能にする利点がある。異なる分類器に対応する閾値が相関し,最終性能に相互効果があるという問題に対して,最適性能を得るために適切にそれらを調整する受信者演算子特性曲線の一般化を提供した。この方法を重力波データにおける雑音アーチファクト(グリッチ)の検出に適用することに成功した。したがって,単一分類器と比較して分類性能において10%までの改善を得た。本論文の方法は,複数の分類装置によって分類性能を改良するために効果的方法を提供した。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： *アーチファクト ,  グリッチ ,  特性曲線 ,  分類装置 ,  *グラフ ,  *雑音

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類 ,  グラフ ,  重力波 ,  雑音 ,  アーチファクト