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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)

タイトルに関連する用語 (10件)： 沿岸 ,  ビッグデータ ,  計算 ,  藻類 ,  ニューラルネットワーク ,  予測 ,  ポテンシャル ,  不確実性 ,  知識 ,  導出