| 研究課題/領域番号 |
15H02756
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 四元数 / 電波伝搬 / イメージング |
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| 研究成果の概要 |
まず、電磁波や光波の偏波状態情報を適応的に扱うことに適した、四元数によって構築されるニューラルネットワークの枠組みを構築することに成功した。そして人工衛星に搭載された偏波合成開口レーダが地球を観測するときに得られる地表散乱の偏波情報を教師あり（または教師なし）学習して、地表の植生や街区などを区分する方法を提案し、それが高い区分性能を持つことを実証した。その際、四元数オートエンコーダ（自己符号化器）を構成する方法も提案し、それが効果的に有効な偏波特徴量を抽出することを示した。さらに四元数コードブックを自己組織化させることにも成功し、区分性能を向上させた。
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| 自由記述の分野 |
ニューラルネットワーク、ワイヤレスエレクトロニクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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