| 講演名 | 1997/3/17 階層LSL型ニューラルネットによる大雪発現の特定 柳野 健, 北野 芳仁, 成井 昭夫, |
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| 抄録(和) | 日本の北海道,東北,北陸は世界有数の多雪地帯である。多量の降雪は,交通や社会生活を著しく妨げる。大雪日を特定できれば重要な情報となる。大雪になるには,ある気象条件を必要とするはずである。階層LSL型ニューラルネットによって,大雪条件を特定できるかどうか試みた。さらに,忘却法による構造学習によって主要な因子を探索した。 |
| 抄録(英) | Identification of the Heavy Snow Fall Conditions by Neural Networks Hokkaidou Tohoku and Hokuriku in Japan are regarded as among the leading heavy snow districts. Heavy snow disturbs traffic and al life badly. To identify the heavy snow day is to get the important information. Heavy snow should need some meteorological conditions. We try to identify the heavy snow fall conditions by neural networks, and to find the main factors by the structural learning of neural networks with foregetting. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | neural network / structural learning / heavy snow fall |
| 資料番号 | NC96-147 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/3/17(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層LSL型ニューラルネットによる大雪発現の特定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Identification of the Heavy Snow Fall Conditions by Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 柳野 健 / Ken Yanaginno |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 気象庁 Japan Meteorological Agency |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 北野 芳仁 / Yoshihito Kitano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 気象庁 Japan Meteorological Agency |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 成井 昭夫 / Akio Narui |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 気象庁 Japan Meteorological Agency |
| 発表年月日 | 1997/3/17 |
| 資料番号 | NC96-147 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 583 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |