論文の概要: Bayesian Event Categorization Matrix Approach for Explosion Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18227v3
- Date: Thu, 16 Jan 2025 21:09:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-20 13:57:28.906179
- Title: Bayesian Event Categorization Matrix Approach for Explosion Monitoring
- Title（参考訳）: 爆発モニタリングのための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: 本稿では,前回のイベント分類行列モデルに対するベイズ的更新について述べる。
また, 事象分類行列モデルをベイズ決定理論で拡張することにより, 事象分類の偽陰性あるいは偽陽性率を直感的に低減することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Current efforts to correctly categorize natural events from suspected explosion sources with data that is collected by ground- or space-based sensors presents historical challenges that remain unaddressed by the Event Categorization Matrix (ECM) model. Smaller historical 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 the ``classic'' Event Categorization Matrix model. Our work addresses this gap and presents a Bayesian update to the previous Event Categorization Matrix model, termed the Bayesian Event Categorization Matrix model, which can be trained on partial observations and does not rely on a pooled covariance structure. We further augment the Event Categorization Matrix model 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 for the Bayesian Event Categorization Matrix model, we compare an array of Bayesian and classic models with multiple performance metrics using Monte Carlo experiments. We use both synthetic and real data. Our Bayesian models show consistent gains in overall accuracy and a lower false negative rates relative to the classic Event Categorization Matrix model. We propose future avenues to improve Bayesian Event Categorization Matrix models for further improving decision-making and predictive capability.
- Abstract（参考訳）: 地中または宇宙のセンサーが収集したデータを用いて、爆発源から自然事象を正しく分類する現在の取り組みは、事象分類行列(ECM)モデルによって未解決のままの歴史的課題を提示している。
より小さな歴史的事象(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' イベント分類行列モデル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、ベイズ的イベント分類行列モデル(Bayesian Event Categorization Matrix model)と呼ばれる以前のイベント分類行列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たイベント分類行列モデルを拡張し、イベント分類の偽陰性または偽陽性率を直感的に低減する。
ベイジアン事象分類行列モデルの分類率の改善を示すため,モンテカルロ実験を用いてベイジアンモデルと古典モデルの配列を比較した。
合成データと実データの両方を使用します。
我々のベイズモデルは、古典的事象分類行列モデルと比較して、全体的な精度と低い偽陰性率において一貫した利得を示す。
本稿では,ベイズ事象分類行列モデルの改良と,意思決定と予測能力の向上に向けた今後の取り組みを提案する。
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