SVMによる深発月震分類のための有効な特徴量の分析

Material type: 文書・図像類

Author: 加藤, 広大ほか

Publisher: 宇宙航空研究開発機構(JAXA)

Publication date: 2017-03-17

Material Format: Digital

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Note (General)：: NASA が行ったアポロミッションによって, 約7年半分に及ぶ月地震データが収集された. これらのデータは, 月の内部構造の推定や, 月震の発生メカニズムの解明において非常に重要であり, 現在も解析が行なわれている. 月震は, その発生要因から, 深発月震, 浅発月震, 熱月震, 隕石衝突などに分類...

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Material Type: 文書・図像類
Title: SVMによる深発月震分類のための有効な特徴量の分析
Author/Editor: 加藤, 広大
菊池, 栞
山田, 竜平
山本, 幸生
廣田, 雅春
横山, 昌平
石川, 博
Kato, Kodai
Kikuchi, Shiori
Yamada, Ryuhei
Yamamoto, Yukio
Hirota, Masaharu
Yokoyama, Shohei
Ishikawa, Hiroshi
Author Heading: 加藤, 広大
菊池, 栞
山田, 竜平
山本, 幸生
廣田, 雅春
横山, 昌平
石川, 博
Kato, Kodai
Kikuchi, Shiori
Yamada, Ryuhei
Yamamoto, Yukio
Hirota, Masaharu
Yokoyama, Shohei
Ishikawa, Hiroshi
Publication, Distribution, etc.: 宇宙航空研究開発機構(JAXA)
Publication Date: 2017-03-17
Publication Date (W3CDTF): 2017-03-17
Alternative Title: Analysis of the effective features to classify the deep moonquake sources using the SVM
Periodical title: 宇宙航空研究開発機構研究開発報告: 宇宙科学情報解析論文誌: 第6号 = JAXA Research and Development Report: Journal of Space Science Informatics Japan: Volume 6
No. or year of volume/issue: JAXA-RR-16-007
Volume: JAXA-RR-16-007
Pages: 39-50
ISSN (Periodical Title): ISSN : 1349-1113
Text Language Code: jpn
Subject Heading: Moonquake
Machine Learning
SVM
Target Audience: 一般
Note (General): NASA が行ったアポロミッションによって, 約7年半分に及ぶ月地震データが収集された. これらのデータは, 月の内部構造の推定や, 月震の発生メカニズムの解明において非常に重要であり, 現在も解析が行なわれている. 月震は, その発生要因から, 深発月震, 浅発月震, 熱月震, 隕石衝突などに分類されており, 検出された月震の約半数は深発月震である. 月震解析のひとつに, 深発月震の震源分類がある. 深発月震の震源分類は従来, 波形の相互比較から分類が行われてきた. 近年の研究によって, これまでの月震波形の検出手法や, 震源分類の分類基準を、機械学習を用いて改良可能である事が示唆されている. 震源の分類基準を改良するためには, それぞれの震源を分類するのに有効な特徴量を発見することが必要であるが, これらは従来, 専門家の知見に基づくものであった. そこで, 本研究では, 機械学習を用いて, 半自動的に震源を分類するのに有効な特徴量を発見する. 結果として, 月震のパワースペクトルや, 月-地球間の距離が震源に適した特徴量であることを示し, 深発月震の分類基準を再考するための特徴量発見に機械学習を用いることの有用性を示した.
NASA had obtained the moonquake data for about 7 years. The data is available to study the lunar internal structure and the focal mechanisms of moonquakes. Classification of sources of the deep moonquakes is one of important issues. The conventional method to classify deep moonquake sources is mutual comparison among waveforms. Recent machine learning approach enables us to improve the detection of moonquake, and classification of the sources. In this paper, we investigate the effective features to classify the moonquake sources. As a result, we showed that power spectral density of moonquake, and distance between the moon and the earth are effective features to classify the deep moonquake sources using the machine learning approach.
形態: カラー図版あり
Physical characteristics: Original contains color illustrations
資料番号: AA1630049004
レポート番号: JAXA-RR-16-007
DOI: 10.20637/JAXA-RR-16-007/0004
Source: https://jaxa.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1850&item_no=1&attribute_id=31&file_no=1
https://jaxa.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1850&item_no=1&attribute_id=31&file_no=1
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 宇宙航空研究開発機構 : 宇宙航空研究開発機構リポジトリ