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文献
J-GLOBAL ID:201402239166726730   整理番号:14A0225749

沿岸の‘ビッグデータ’と自然の感化を受けた計算:藻類の測定基準のためのニューラルネットワークの予測ポテンシャル,不確実性および知識導出

Coastal ’Big Data’ and nature-inspired computation: Prediction potentials, uncertainties, and knowledge derivation of neural networks for an algal metric
著者 (8件):
MILLIE David F.
(Palm Island Enviro-Informatics LLC, FL, USA)
MILLIE David F.
(Michigan Technological Univ., MI, USA)
FAHNENSTIEL Gary L.
(Michigan Technological Univ., MI, USA)
WECKMAN Gary R.
(Ohio Univ., OH, USA)
ARDJMAND Ehsan
(Ohio Univ., OH, USA)
YOUNG William A.
(Ohio Univ., OH, USA)
IVEY James E.
(Fish and Wildlife Res. Inst., FL, USA)
FRIES David P.
(Univ. South Florida, FL, USA)

資料名:
Estuarine, Coastal and Shelf Science  (Estuarine, Coastal and Shelf Science)

巻: 125  ページ: 57-67  発行年: 2013年 
JST資料番号: D0656A  ISSN: 0272-7714  資料種別: 逐次刊行物 (A)
発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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