| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-08-27 13:25 シグネチャ法によるARGOプロファイルの学習 ○杉浦望実・細田滋毅（海洋研究開発機構）  AI2018-18 |
|
| 抄録 | （和） | ARGO フロートによる海洋観測プロファイルデータは , 圧力 P, 塩分 S, 温度 T からなる 3 次元ベクトルのシークエンスである . これを 3 次元空間内の「一筆書き」とみなして , その形状を反復積分の集まりであるシグネチャとして表現することができ , シグネチャの集合はテンソル代数を形成している . さらに , プロファイル形状に対する任意の非線形関数を反復積分の線形結合として表現することも可能である . このような数理的構造を利用して , ARGOプロファイル形状に対する非線形関数を機械学習により覚えさせることを試みた . この技術は , ARGO データ品質管理の自動化に応用できると考えられる . |
| （英） | A profile in the ARGO ocean observing array can be viewed as a sequence of three-dimensional vectors composed of pressure, salinity, and temperature. Since it appears as a continuous curve in three-dimensional space, the collection of all the iterated integrals, the signature, is able to represent its shape, and the set of signatures fits into an algebraic structure. Moreover, a nonlinear function of the profile shape can be represented by a linear combination of the iterated integrals. Such a mathematical structure allows us to perform machine learning for nonlinear functions with respect to the shape of profiles. This method is applicable to the automatic quality control of the ARGO profile data. | |
| キーワード | （和） | 海洋観測 / 機械学習 / 品質管理 / シグネチャ / / / / |
| （英） | Ocean observation / Machine learning / Quality control / Signature / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 197, AI2018-18, pp. 27-32, 2018年8月. | |
| 資料番号 | AI2018-18 | |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2018-18 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2018-08-27 - 2018-08-27 |
| 開催地（和） | 大阪大学吹田キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「地球環境観測と人工知能」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2018-08-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | シグネチャ法によるARGOプロファイルの学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning ARGO Profiles by using the Signature Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 海洋観測 / Ocean observation |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 品質管理 / Quality control |
| キーワード(4)（和/英） | シグネチャ / Signature |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉浦 望実 / Nozomi Sugiura / スギウラ ノゾミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 海洋研究開発機構 (略称： 海洋研究開発機構) Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (略称： JAMSTEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 細田 滋毅 / Shigeki Hosoda / ホソダ シゲキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 海洋研究開発機構 (略称： 海洋研究開発機構) Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (略称： JAMSTEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-27 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2018-18 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.197 |
| ページ範囲 | pp.27-32 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]