2026-03-13T01:50:08Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00215014 2025-01-19T16:21:39Z 6504:10735:10808

教師なし学習に基づいた突発性雑音分類システムの開発　-大型低温重力波望遠鏡KAGRAデータへの適用に向けて- 上島, 元 苔山, 圭以子 小坂井, 千紘 中平, 勝子 押野, 翔一 鹿野, 豊 高橋, 弘毅 内山, 隆 鷲見, 貴生 山本, 尚弘 横澤, 孝章 人工知能と認知科学 大型低温重力波望遠鏡KAGRAにおいて，様々な外乱により発生する突発性雑音は，重力波の観測性能に影響する．突発性雑音は，原因毎に特徴的な時間-周波数特性を有すると考えられており，その特性を活かした分類手法が原因探索に有効的である．近年では教師あり学習に基づいた分類手法が適用されつつあるが，突発性雑音は原因毎に発生頻度が異なり，真の原因数は未知であるため，客観的な視点での分類が難しい．以上を踏まえ，本稿では，教師なし学習に基づいた突発性雑音の分類システムを提案する．さらに，先行研究のGravity Spyで用いられた突発性雑音データに本システムを適用し実用性の評価を行う． conference paper 情報処理学会 2021-03-04 application/pdf 第83回全国大会講演論文集 1 2021 429 430 AN00349328 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/215014/files/IPSJ-Z83-7Q-03.pdf jpn