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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-
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215014
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2150148d27b0d0-b1bf-4d4e-b4ef-b86b02330cef
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-7Q-03.pdf (862.2 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 | 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- | |||||||||||||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 長岡技科大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 国立天文台 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 長岡技科大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 慶大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 東京都市大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 国立天文台 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 著者名 |
上島, 元
× 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
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | 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． | |||||||||||||||||||||||||||
| 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. 429-430, 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 | |||||||||||||||||||||||||||
