飯山准教授らによる研究論文「海水温パターンのクラスタリングによる良漁場推定」が電子情報通信学会論文誌に採録されました。

Abstract

パターン認識技術を新たな分野-漁業-に適用することを目的として,海水温図から良漁場を推定する問題を,海水温パターンのクラスタリングによる良漁場クラスタ検出によって解く手法を提案し,その有効性を実際の漁獲データを用いて評価する.提案手法では類似した海水温パターンであればそこでの漁獲量の傾向は同じであるとの仮定のもと,海水温パターンから漁獲量そのものを推定するのではなく,漁獲量の確率密度を推定する.海水温パターンを幾つかのクラスタに分割し,各クラスタごとに漁獲量の確率密度を算出する.未知の海水温パターンがどのクラスタに属するかを判定することで,その海水温パターンにおける漁獲量の確率密度を得る.クラスタリングの際,クラスタを形成しない「雑多な」データの影響を排除するため,雑多なデータが一つのクラスタを形成するようスペクトラルクラスタリングを用いてクラスタリングを行う.実際のアカイカ漁の漁獲データを用いて実験を行った結果,提案手法により良漁場クラスタを検出できることが確認できた.

書誌情報

飯山将晃, 趙詣, 橋本敦史, 笠原秀一, 美濃導彦. (2018). 海水温パターンのクラスタリングによる良漁場推定. 電子情報通信学会論文誌 D, 101(8), 1070-1078. DOI: 10.14923/transinfj.2017IUP0006