| ファイル名 | アクション |
| simlib_magazine_954.pdf |  |
| 発行年月 | 2019年12月24日 |
| タイトル | 自己組織化写像を用いた火山性地震の分類 |
| 言語 | 日本語 |
| 著者① | 井田 喜明 |
| 著者② | 藤田 英輔 |
| 著者所属① | アドバンスソフト株式会社 研究開発センター 東京大学 名誉教授 兵庫県立大学 名誉教授 |
| 著者所属② | 国立研究開発法人防災科学技術研究所 |
| 要約 | 人工知能技術のひとつである自己組織化写像（SOM）を火山性地震の分類に適用する。火山性地震は2015 年 8 月 15 日に桜島火山の火口付近で得られた上下動の連続データから振幅の大きさで拾い出した。SOM の入力層は、火山性地震の継続時間、平均振幅、最大振幅に加えて、2 Hz と 0.5 Hz のフィルターをかけて高周波成分を除いたときの平均振幅で構成した。9～12 時に発生した 100 個の火山性地震を学習材料にして、入力層を 2 次元平面の 15x15 個のノードに投影し、波形の特徴も考慮して、火山性地震を短周期の大振幅から始まるタイプ S、類似の振動が単調に続くタイプ T、主に長周期の振動で構成されるタイプ L に分類した。観測期間内には火山の浅部にマグマが貫入したと推測されており、SOMの投影図を用いて 6～16 時の発生経過を調べると、タイプ S はマグマの貫入と同期し、タイプ L は貫入の初期に、タイプ T は貫入の後半から貫入後に集中する傾向がみられる。 |
| 書誌情報 | アドバンスシミュレーション 2019.12 Vol.27 |
| DOI | 10.69290/j.000954-vol27 |
| キーワード | 人工知能技術, 自己組織化写像（SOM）, 分類, 火山性地震, マグマの貫入 |
| ページ数 | 8 |