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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Classification of Time Series Data Obtained by the Satellite by Using Rule-Based and Machine-Learning Methods

http://hdl.handle.net/10228/0002000316
http://hdl.handle.net/10228/0002000316
eb5924d6-c1d7-4fb6-8cf3-da6f41fd19b7
名前 / ファイル ライセンス アクション
LaSEINE-2022_027.pdf LaSEINE-2022_027.pdf (560 KB)
アイテムタイプ 会議発表論文 = Conference Paper(1)
公開日 2023-12-08
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
タイトル
タイトル Classification of Time Series Data Obtained by the Satellite by Using Rule-Based and Machine-Learning Methods
言語 en
言語
言語 eng
著者 Saita, Satoko

× Saita, Satoko

en Saita, Satoko

Search repository
寺本, 万里子

× 寺本, 万里子

WEKO 26395
e-Rad 10614331
Scopus著者ID 56061499600
ORCiD 0000-0001-5983-1149
九工大研究者情報 100001224

ja 寺本, 万里子


en Teramoto, Mariko

Search repository
北村, 健太郎

× 北村, 健太郎

WEKO 34939
e-Rad 60380549
Scopus著者ID 23567970800
九工大研究者情報 100001363

en Kitamura, Kentaro

ja 北村, 健太郎

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Because of its communication volume constraints, scientific observations by nanosatellites need to reduce downlink data by onboard data preprocessing. Therefore, we tried to classify time series data of the geomagnetic field obtained by the SWARM satellite to determine the most appropriate method for onboard classification of a phenomenon in the geomagnetic field. The classifications have been executed using rule-based, K-means, and combined CNN methods. The experimental results demonstrated the effectiveness of the machine-learning model with LSTM networks.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 The 2023 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2023), February 9-12, 2023, on line, Oita, Japan
言語 en
書誌情報 en : Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2023)

巻 28, p. 846-851, 発行日 2023-02-09
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.5954/ICAROB.2023.GS1-3
ISBN
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-4-9908350-8-8
著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
権利情報 Copyright (c) The authors. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0, which permits non-commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. See for details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
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Ver.1 2023-12-08 02:35:02.742489
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