論文の概要: Case-based reasoning for rare events prediction on strategic sites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04891v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 08:25:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 15:20:50.813882
• Title: Case-based reasoning for rare events prediction on strategic sites
• Title（参考訳）: 稀な事象予測のための事例ベース推論
• Authors: Vincent Vidal, Marie-Caroline Corbineau, Tugdual Ceillier
• Abstract要約: そこで本稿では,戦略上のまれな事象の自動予測のためのケースベース推論手法を提案する。 実験は、実際の衛星画像を用いて2つのユースケースで行われ、潜水艦の到着と海軍基地からの出発の予測と、2つの宇宙基地での即時ロケット発射の予測である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.151614782416873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satellite imagery is now widely used in the defense sector for monitoring locations of interest. Although the increasing amount of data enables pattern identification and therefore prediction, carrying this task manually is hardly feasible. We hereby propose a cased-based reasoning approach for automatic prediction of rare events on strategic sites. This method allows direct incorporation of expert knowledge, and is adapted to irregular time series and small-size datasets. Experiments are carried out on two use-cases using real satellite images: the prediction of submarines arrivals and departures from a naval base, and the forecasting of imminent rocket launches on two space bases. The proposed method significantly outperforms a random selection of reference cases on these challenging applications, showing its strong potential.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像は現在、防衛部門で関心のある場所の監視に広く使われている。 データの量が増加するとパターンの識別や予測が可能となるが、このタスクを手動で行うことはほとんど不可能である。 本稿では,戦略サイトにおけるレアイベントの自動予測のためのcasedに基づく推論手法を提案する。 この方法は専門家の知識を直接組み込むことができ、不規則な時系列や小さなデータセットに適用できる。 実験は、実際の衛星画像を用いて2つのユースケースで行われ、潜水艦の到着と海軍基地からの出発の予測と、2つの宇宙基地での即時ロケット発射の予測である。 提案手法は,これらの課題に対する参照事例のランダムな選択よりも優れており,その可能性も高い。

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