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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-05 09:00
畳み込みニューラルネットワークを用いたELF環境電磁波信号中の異常信号検出に関する基礎検討
小波津ひでお板井陽俊中部大)・内匠 逸名工大)・安川 博愛知県立大SIS2020-51
抄録 (和) 極超長波帯の環境電磁波により観測される地震に由来する前駆的な電磁放射(異常信号) が地震発生予測に有用な情報とされている. しかし, 環境電磁波の観測データには, 熱帯地域など遠方の雷に由来する背景雑音, 近接雷雑音や校正信号による突発的雑音が観測されるため, これらの成分を考慮し, 異常信号を検出する必要がある. 本研究では, 極超長波帯環境電磁波信号の波形画像をCNNに学習させることにより, 異常信号の検出が可能か検討する. さらに, データ不足解消のため, 欠損値を含む観測データを学習データとして利用可能か検討する. 
(英) The electromagnetic (EM) wave radiated from the earth's crust is known as an important information to understand the precursor phenomena of great earth quakes. We record the EM wave in extremely low frequency (ELF) band. However, the recorded data includes various noises from the thunder radiation in near field and tropics, artificial radiation. The detection of anomalous signal related to the precursor of earthquake is important task. The neural network based approach is proposed to detect anomalous signal from ELF EM wave. However, the EM wave which includes missing values is not used to train the conventional neural network. In this paper, we propose the anomalous signal detection using CNN and waveform of electromagnetic wave.
キーワード (和) ELF帯環境電磁波 / 異常信号検出 / CNN / 画像 / / / /  
(英) ELF band Electromagnetic Wave / Anomalous Signal Detection / CNN / Image / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 415, SIS2020-51, pp. 88-93, 2021年3月.
資料番号 SIS2020-51 
発行日 2021-02-25 (SIS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SIS2020-51

研究会情報
研究会 SIS  
開催期間 2021-03-04 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ソフトコンピューティング,一般 
テーマ(英) Soft Computing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2021-03-SIS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 畳み込みニューラルネットワークを用いたELF環境電磁波信号中の異常信号検出に関する基礎検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Anomalous Signal Detection Using Convolutional Neural Network for ELF Band Electromagnetic Wave 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ELF帯環境電磁波 / ELF band Electromagnetic Wave  
キーワード(2)(和/英) 異常信号検出 / Anomalous Signal Detection  
キーワード(3)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(4)(和/英) 画像 / Image  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小波津 ひでお / Hideo Kohatsu / コハツ ヒデオ
第1著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: Chubu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 板井 陽俊 / Akitoshi Itai / イタイ アキトシ
第2著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: Chubu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 内匠 逸 / Ichi Takumi / タクミ イチ
第3著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Institute of Tech.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 安川 博 / Hiroshi Yasukawa / ヤスカワ ヒロシ
第4著者 所属(和/英) 愛知県立大学 (略称: 愛知県立大)
Aichi Prefectural University (略称: Aichi Prefectural Univ.)
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講演者
発表日時 2021-03-05 09:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIS 
資料番号 IEICE-SIS2020-51 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.415 
ページ範囲 pp.88-93 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SIS-2021-02-25 


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