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J-GLOBAL ID：201902276073684737   整理番号：19A0489755

二重偏波レーダのためのサポートベクトルマシン・ハイドロ流星分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Support Vector Machine Hydrometeor Classification Algorithm for Dual-Polarization Radar

著者 (9件)： Roberto Nicoletta (National Research Council of Italy (CNR), Institute of Atmospheric Sciences and Climate (ISAC), Rome 00133, Italy) ,  Baldini Luca (National Research Council of Italy (CNR), Institute of Atmospheric Sciences and Climate (ISAC), Rome 00133, Italy) ,  Adirosi Elisa (National Research Council of Italy (CNR), Institute of Atmospheric Sciences and Climate (ISAC), Rome 00133, Italy) ,  Adirosi Elisa (National Laboratory of Radar Surveillance System (RaSS), Interuniversity Consortium for Telecommunication (CNIT), Pisa 56124, Italy) ,  Facheris Luca (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence 50139, Italy) ,  Cuccoli Fabrizio (National Laboratory of Radar Surveillance System (RaSS), Interuniversity Consortium for Telecommunication (CNIT), Pisa 56124, Italy) ,  Lupidi Alberto (National Laboratory of Radar Surveillance System (RaSS), Interuniversity Consortium for Telecommunication (CNIT), Pisa 56124, Italy) ,  Lupidi Alberto (Department of Information Engineering, University of Pisa, Pisa 56122, Italy) ,  Garzelli Andrea (Department of Information Engineering, University of Siena, Siena 53100, Italy)
資料名： Atmosphere (Web)  (Atmosphere (Web))
巻： 8  号： 8  ページ： 134  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7137A  ISSN： 2073-4433  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシン(SVM)に基づくアルゴリズムを,水流星分類のために提案した。訓練フェーズは,ファジィ論理の水流星分類アルゴリズムの出力によって駆動される。すなわち,地上気象レーダのために使用される水力計分類アルゴリズムのための最も一般的な手法である。SVMの性能は,気象モデルによって生成された気象シナリオに頼ることによって評価される。対応するレーダ測定は,シミュレーションによって得て,ファジィ論理分類装置によって得るそれらによって,SVM分類の結果を比較することによって得た。気象モデルとシミュレーションに基づく結果は,SVM分類のより高い精度を示した。実際のレーダデータに適用された2つの分類器の客観的比較は,SVM分類マップが空間的により均一であることを示している(組織指数,エネルギー,および均一性はそれぞれ21%と12%増加する)。そして,非分類データを提示しない。ピクセル毎に適用されているが,SVM分類器によって見出された改善は,レーダ測定の全体の超空間から学習する能力と正確な訓練に帰することができる。結果とより高い計算性能の信頼性は,予想外の有害気象によって引き起こされる飛行経路の変化についての最適決定を行うためにパイロットを助けるための意思決定支援システムにおける実装のようないくつかの挑戦課題に対して魅力的である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  *流星 ,  信頼性 ,  位相 ,  気象レーダ ,  大気モデル ,  意思決定支援システム ,  *レーダ ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  気象 ,  ファジィ論理 ,  超空間 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 二重偏光 ,  気象レーダ ,  サポートベクトルマシン ,  水文流星分類アルゴリズム ,  ファジィ論理

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  レーダ  (ND13010H)

引用文献 (40件)：

• Liu, H.; Chandrasekar, V. Classification of hydrometeor type based on multiparameter radar measurements: Development of a fuzzy logic and neuro fuzzy systems and in-situ verification. J. Atmos. Ocean. Technol. 2000, 17, 140-164.
• Straka, M.; Zrnic, D.S.; Ryzhkov, A.V. Bulk hydrometeor classification and quantification using polarimetric radar data: Synthesis of relations. J. Appl. Meteorol. 2000, 39, 1341-1372.
• Dolan, B.; Rutledge, S.A. A theory-based hydrometeor identification algorithm for X-band polarimetric radars. J. Atmos. Ocean. Technol. 2009, 26, 2071-2088.
• Dolan, B.; Rutledge, S.A.; Lim, S.; Chandrasekar, V.; Thurai, M. A robust C-band hydrometeor identification algorithm and application to a long-term polarimetric radar dataset. J. Appl. Meteorol. Climatol. 2013, 52, 2162-2186.
• Zrnić, D.S.; Ryzhkov, A.; Straka, J.; Liu, Y.; Vivekanandan, J. Testing A Procedure for Automatic Classification of Hydrometeor Types. J. Atmos. Ocean. Technol. 2001, 18, 892-913.

タイトルに関連する用語 (4件)： 二重偏波レーダ ,  サポートベクトルマシン ,  流星 ,  分類アルゴリズム