Quaternion neural networks to deal with polarization information in electromagnetic wave and lightwave
| Project/Area Number |
15H02756
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Soft computing
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Hirose Akira 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥16,250,000 (Direct Cost: ¥12,500,000、Indirect Cost: ¥3,750,000)
Fiscal Year 2017: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2016: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2015: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 四元数 / 電波伝搬 / イメージング / 電波散乱 / ソフトコンピューティング / 合成開口レーダ / 適応的チャネル予測 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We succeeded in constructing the framework of quaternion neural networks that deals with electromagnetic-wave and lightwave polarization information adaptively. Then we demonstrated that the quaternion neural networks classify land vegetation and usage adaptively by supervised/unsupervised learning in satellite-borne polarization synthetic aperture radar (PolSAR) earth observation.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本成果には2つの大きな意義がある。第一は、この四元数ニューラルネットワークの枠組みは世の中のさまざまな波動現象を適応的に扱うことに長けており、その対象は電磁波や光波のみならずさまざまな量子波などありエレクトロニクスを中心に広い応用が期待できる点である。第二は、実際に人工衛星による植生や氷河の地球観測に有効であることを示し、地球温暖化の監視や将来の農作物のグローバルかつ高頻度の観測に道を開く点である。
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Report
(4 results)
Research Products
(141 results)
