抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
人工リーフ後背域での透過率および水位上昇を予測する手法としてニューラルネットワークの適用を試みた。本研究では,中間層にlog型シグモイド関数を,また出力ユニットには線形関数を用い,学習法にはBayesian正則化法を付加したLM法を用いた。解析の対象にはトラップ式ダブルリーフによる実験データを採用した。解析の結果,ニューラルネットワークによる算定値が重回帰分析による場合に比べ実験値との相関性に優れていることが示された。