WEKO3
アイテム
弱教師あり学習による人工衛星テレメトリデータの状態監視手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215013
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2150138aea6f97-bc0c-4d24-86c0-7acff4e0ca72
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-7Q-02.pdf (954.5 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 弱教師あり学習による人工衛星テレメトリデータの状態監視手法 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
二木, 浩司
× 二木, 浩司
× Chun, Fui Liew
× 矢入, 健久
× 福島, 裕介
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 人工衛星テレメトリデータは極めて情報量が多く，運用者が衛星の状態を監視するためには人工知能による支援が有用である。このためのデータ駆動型の機械学習アルゴリズムの研究が進められているが，純粋な教師なし学習による状態監視法は解釈性が低いことがある。ゆえに，専門家の知見による修正を加えながら学習を進めるという弱教師あり学習の考え方が重要となる。本報告では，実際のテレメトリを弱教師あり学習の代表的手法である制約付きk-means法によって解析した結果を示す。純粋なk-means法に比べて可読性が高まっていることを確認し，このクラスタリングをマルコフモデル化することにより，人工衛星の状態異常を検知することができることを示した。 | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 427-428, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
