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J-GLOBAL ID：202102228042302361   整理番号：21A0984523

深ハイブリッドモデルに基づく飛行異常検出【JST・京大機械翻訳】

Flight Anomaly Detection Based on Deep Hybrid Model

著者 (3件)： Wang Qixin (Wuhan University,School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan,China) ,  Qin Kun (Wuhan University,School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan,China) ,  Lu Binbin (Wuhan University,School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCASIT  ページ： 959-962  発行年： 2020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： 本論文では,異常飛行を検出する深いハイブリッドモデルを提案した。異常検出のための深いハイブリッドモデルは,特徴抽出器として主に自動符号化器を自動エンコーダとして利用し,次に,自動エンコーダの隠れ表現の中で学習された特徴を,異常な飛行を検出するためにクラスタアルゴリズムに入力する。モデルは,あらかじめ定義された基準またはドメイン知識を必要とせずに,飛行異常と関連リスクを検出することができる。本論文では,Daocheng Yading空港の2018年の飛行データを,981の飛行を含む実験データとして採用した。著者らのモデルはよく実行され,91の異常な飛行が検出された。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  空港 ,  特徴抽出 ,  符号器 ,  クラスタ ,  *飛翔 ,  飛行データ ,  ドメイン知識
準シソーラス用語： *ハイブリッドモデル ,  異常検出 , 【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 (3件)： ハイブリッドモデル ,  飛行 ,  異常検出