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J-GLOBAL ID：201702216542831524   整理番号：17A0757643

異常伝播エコー検出のためのディシジョンツリーアンサンブル分類器【Powered by NICT】

Decision Tree Ensemble Classifiers for Anomalous Propagation Echo Detection

著者 (2件)： Lee Hansoo ,  Kim Sungshin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 391-396  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 永久,擬似および異常伝搬のような非降水エコーのいくつかのタイプは気象レーダ観測過程を妨害した。特に,異常伝搬エコーは降水量と比較して類似した特性に起因する主要な問題の一つである。屈折レーダビームによって起こると,ランダムなサイズと反射率を有する不規則形状エコーを示した。異常伝搬エコーに起因する問題を解決するために,調査・研究は定量的降水量推定,品質管理,オペレーショナル水文学などのような種々の分野で年間実施されていた。異常伝搬エコーの信頼できる自動検出システムを実現するために,著者らは異常伝搬エコーを検出するための最も効率的な分類器を見出すためのディシジョンツリーアンサンブル分類器を比較した。Breimanのランダムフォレスト,極度に無作為化樹木,適応ブースティング,勾配ブースティング,CARTアルゴリズムのような代表的なアンサンブル分類器を選択した。これら分類器を比較することによって,ブースティングは他よりも高い精度を提供することができることを確認したが,アンサンブル法はCARTアルゴリズムより優れていた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 水文学 ,  降水 ,  反射率 ,  *ディシジョンツリー ,  気象レーダ ,  アルゴリズム ,  降水量 ,  品質管理 ,  異常伝搬
準シソーラス用語： アンサンブル法 ,  CART ,  ブースティング ,  ランダムフォレスト ,  自動検出 ,  *アンサンブル分類器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 伝播 ,  エコー ,  ディシジョンツリー ,  アンサンブル分類器