論文の概要: Bayesian Event Categorization Matrix Approach for Nuclear Detonations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18227v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 16:19:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:02:48.709328
• Title: Bayesian Event Categorization Matrix Approach for Nuclear Detonations
• Title（参考訳）: 核爆発に対するベイズ事象分類行列アプローチ
• Authors: Scott Koermer, Joshua D. Carmichael, Brian J. Williams,
• Abstract要約: 部分観測に基づく新しいイベント分類行列(ECM)モデルを提案する。 従来のECMモデルと比較すると,全体の精度は一貫して向上し,偽陰性率は低くなった。 我々は,B-ECMの意思決定能力と予測能力を向上させるための今後の道を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Current efforts to detect nuclear detonations and correctly categorize explosion sources with ground- and space-collected discriminants presents challenges that remain unaddressed by the Event Categorization Matrix (ECM) model. Smaller events (lower yield explosions) often include only sparse observations among few modalities and can therefore lack a complete set of discriminants. The covariance structures can also vary significantly between such observations of event (source-type) categories. Both obstacles are problematic for ``classic'' ECM. Our work addresses this gap and presents a Bayesian update to the previous ECM model, termed B-ECM, which can be trained on partial observations and does not rely on a pooled covariance structure. We further augment ECM with Bayesian Decision Theory so that false negative or false positive rates of an event categorization can be reduced in an intuitive manner. To demonstrate improved categorization rates with B-ECM, we compare an array of B-ECM and classic ECM models with multiple performance metrics that leverage Monte Carlo experiments. We use both synthetic and real data. Our B-ECM models show consistent gains in overall accuracy and a lower false negative rates relative to the classic ECM model. We propose future avenues to improve B-ECM that expand its decision-making and predictive capability.
• Abstract（参考訳）: 核爆発の検出と爆発源の正確な分類に向けた現在の取り組みは、事象分類行列 (ECM) モデルに従わない課題を提示している。 より小さな事象(収率の低い爆発)は、わずかなモダリティの中でスパースな観測しか含まないため、完全な識別剤のセットが欠落することがある。 共分散構造は、事象(ソースタイプ)カテゴリの観測で大きく異なることもある。 どちらの障害も ``classic'' の ECM には問題があります。 我々の研究は、このギャップに対処し、B-ECMと呼ばれる以前のECMモデルに対するベイズ的更新を提示する。 さらに、ベイズ決定理論を用いてECMを増大させ、事象分類の偽陰性または偽陽性率を直感的に減らすことができるようにした。 B-ECMによる分類率の向上を示すため,モンテカルロ実験を応用したB-ECMモデルと古典的ECMモデルを比較した。 合成データと実データの両方を使用します。 我々のB-ECMモデルは、古典的ECMモデルと比較して総合的精度と低い偽陰性率で一貫した利得を示す。 我々は,B-ECMの意思決定能力と予測能力を向上させるための今後の道を提案する。

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