| 大会名称 |
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
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2018
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| 発行日 |
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| セッション番号 |
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D-12A
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| セッション名 |
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パターン認識・メディア理解A
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| 講演日 |
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2018/3/21
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| 講演場所(会議室等) |
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２号館 9Ｆ 2903教室
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| 講演番号 |
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D-12-21
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| タイトル |
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気象レーダデータを用いた降水粒子判別システムの評価
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| 著者名 |
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◎牧野晃大, 椎名 徹, 太田 守,
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| キーワード |
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ニューラルネットワーク, ドップラースペクトル, 特徴量抽出, 降水粒子種判別
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| 抄録 |
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近年，局地的豪雨や豪雪による被害が増加しており，高精度な降水強度推定の重要性が増している．気象ドップラーレーダによる観測では，電磁波の散乱強度をもとに降水強度の推定を行うが，散乱特性は降水粒子種によって大きく異なるため，粒子種の同定は欠かせない．本研究では，気象ドップラーレーダにて得られたドップラースペクトルを用いて地上における降水粒子種を判別するシステムを構築し，その評価を行った．本システムはニューラルネットワークに基づいており，入力データはドップラースペクトル，教師信号は地上にて得られた降水粒子種である．結果として，システムの判別性能は平均F値90%以上となった．
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