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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-08-25 14:15 畳み込みスパース符号化動的モード分解の多重解像度化とその河床状態推定への応用 ○小林栄裕・村松正吾・安田浩保・早坂圭司（新潟大）  SIP2022-54 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，畳み込みスパース符号化動的モード分解（CSC-DMD）に多重解像度表現を取り入れた手法を提案する．CSC-DMDは拡張動的モード分解（EDMD）に学習可能な畳み込み合成辞書を導入した時系列解析手法で，先行研究では河床状態推定への応用でその有効性を確認している.しかし,空間的に大域的な変化と局所的な変化の同時表現に課題が残されていた.そこで本研究では，CSC-DMDの畳み込み辞書を多重解像度化することを提案する.河川実験模型から得られる時系列データの予測シミュレーションをとおしてその有効性を確認する. |
| （英） | In this report, we propose a method that incorporates multi-resolution representation into Convolutional-Sparse-Coded Dynamic Mode Decomposition (CSC-DMD). CSC-DMD is a time series analysis method that introduces a learnable convolutional dictionary into extended dynamic mode decomposition (EDMD), and its effectiveness has been confirmed in a previous study by applying it to riverbed condition estimation. However, the simultaneous representation of spatial global and local changes remained an issue. In this study, we propose a multi-resolution extension of the convolutional dictionary of CSC-DMD. We confirm the effectiveness of the proposed method using time series data obtained from an experimental river model. | |
| キーワード | （和） | 多重解像度分析 / 畳み込み辞書学習 / 拡張動的モード分解 / 時系列データ解析 / / / / |
| （英） | Multiresolution analysis / Convolutional dictionary learning / Extended dynamic mode decomposition / Time-series data analysis / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 165, SIP2022-54, pp. 25-30, 2022年8月. | |
| 資料番号 | SIP2022-54 | |
| 発行日 | 2022-08-18 (SIP) | |
| 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 | SIP2022-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2022-08-25 - 2022-08-26 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館（石垣島） |
| 開催地（英） | Nobumoto Ohama Memorial Hall (Ishigaki Island) |
| テーマ（和） | 信号処理一般（数理・学習・画像・音声音響・通信・実現システム・基礎等) |
| テーマ（英） | Signal processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2022-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 畳み込みスパース符号化動的モード分解の多重解像度化とその河床状態推定への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multiresolution Convolutional-Sparse-Coded Dynamic Mode Decomposition and Its Application to Riverbed State Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 多重解像度分析 / Multiresolution analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込み辞書学習 / Convolutional dictionary learning |
| キーワード(3)（和/英） | 拡張動的モード分解 / Extended dynamic mode decomposition |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列データ解析 / Time-series data analysis |
| 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） | 小林 栄裕 / Eisuke Kobayashi / コバヤシ エイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村松 正吾 / Shogo Muramatsu / ムラマツ ショウゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安田 浩保 / Hiroyasu Yasuda / ヤスダ ヒロヤス |
| 第3著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早坂 圭司 / Kiyoshi Hayasaka / ハヤサカ キヨシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-08-25 14:15:00 |
| 発表時間 | 18分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2022-54 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.165 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-08-18 (SIP) |
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