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アイテム
変化点検出を応用した時系列データからの突発現象の前兆検出アルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/71542
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/71542cfe039e1-8d2b-46c7-85a8-cc7d86cc856b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO10023014 (1.1 MB)
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Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-12-09 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 変化点検出を応用した時系列データからの突発現象の前兆検出アルゴリズム | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学理学府 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学システム情報 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 明治大学先端数理インスティチュート | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 統計数理研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学理学府 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学宙空環境研究センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東北大学惑星プラズマ大気研究センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学宙空環境研究センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| CpmnGroup | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Science, Kyusyu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of informatics ISEE, Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Meiji Institute for Advanced Study of Mathematical Sciences | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Institute of Statistical Mathematics | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Science, Kyusyu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Space Environment Research Center, Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Institute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Planetary Plasma and Atmospheric Research Center, Graduate School of Science Tohoku University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Space Environment Research Center, Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| CpmnGroup | ||||||||
| 著者名 |
徳永, 旭将
池田, 大輔
中村, 和幸
樋口, 知之
吉川, 顕正
魚住, 禎司
藤本, 晶子
森岡, 昭
湯元清文
CpmnGroup
× 徳永, 旭将 池田, 大輔 中村, 和幸 樋口, 知之 吉川, 顕正 魚住, 禎司 藤本, 晶子 森岡, 昭 湯元清文 CpmnGroup
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| 著者名(英) |
Tokunaga, Terumasa
Ikeda, Daisuke
Nakamura, Kazuyuki
Higuchi, Tomoyuki
Yoshikawa, Akimasa
Uozumi, Teiji
Fujimoto, Akiko
Morioka, Akira
Yumoto, Kiyofumi
CpmnGroup
× Tokunaga, Terumasa Ikeda, Daisuke Nakamura, Kazuyuki Higuchi, Tomoyuki Yoshikawa, Akimasa Uozumi, Teiji Fujimoto, Akiko Morioka, Akira Yumoto, Kiyofumi CpmnGroup
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 一般に，前兆現象は突発現象にそのものに比べて非常に目立ちにくく，その開始時刻は曖昧である．従来よく用いられてきた変化点検出法を適用した場合，このような微小で緩慢な変化は見逃されやすい．Tokunaga et al.1) では，Ide and Inoue2) の提案した特異スペクトル分析を応用した変化点検出法 (SST) を，多次元データを用いたアルゴリズム (MSST) へと拡張することで，鋭敏に前兆現象の開始時刻を推定出来ることを示した．MSST は，緩慢な変化も検出できる鋭敏な手法であるが，実データへの適用では誤検出が問題になる．本稿では，突発現象の大まかな開始時刻を予め検出し，さらに検出された時刻の前後で前兆現象の開始時刻と終了時刻を個別に探索することで，誤検出を劇的に減少させることができることを示す． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2010-BIO-23, 号 14, p. 1-6, 発行日 2010-12-09 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
