環境電磁波情報からの異常信号検出問題におけるクラスタリングに関する一検討(知的マルチメディアシステム,一般)
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概要
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現在,環境電磁波観測データから地震等地殻変動の発生に由来する異常な電磁放射(以下,異常信号)を検出する研究が行われており,著者等は極超低周波数帯による電磁波観測と解析を行っている.先行研究により様々な異常信号検出手法が提案されているが,学習データ数の制限により,未知の異常信号検出が困難である,異常信号と関連のない突発的な非定常信号を誤検出するなどの問題がある.そこで,異常信号を含まない観測信号の振幅密度分布のみをHMMに学習させ,異常信号を検出する手法が提案された.しかし,検出結果の時間分解能に対する考察が十分でなく,異常信号の放射期間の特定が14日後となる問題があった.本稿では,学習データよりも短い期間の振幅密度分布から抽出した入力シンボルを学習済みHMMに入力した際における異常信号検出の可能性について示す.
- 2011-09-14
著者
-
内匠 逸
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
板井 陽俊
愛知県立大学
-
安川 博
愛知県立大学
-
板井 陽俊
愛知県立大学情報科学部地域情報科学科
-
内匠 逸
名古屋工業大学
-
内匠 逸
名古屋工業大学情報基盤センター
-
内匠 逸
Nagoya Institute of Technology
-
安川 博
Aichi Prefectural University
-
Itai Akitoshi
Fac. Of Information Sci. And Technol. Aichi Prefectural Univ.
-
Itai Akitoshi
Graduate School Of Information Science And Technology Aichi Prefectural University
-
浦田 悟志
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
板井 陽俊
中部大学工学部
-
安川 博
愛知県立大学大学院 情報科学研究科
-
浦田 悟志
愛知県立大学大学院 情報科学研究科
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