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J-GLOBAL ID：201702242384475084   整理番号：17A1265808

MIVBP SVMに基づく森林火災の予測研究【Powered by NICT】

Predictive study of forest fires based on MIVBP-SVM

著者 (4件)： Ming Liu (Basic Science College, Changchun University of Technology, Changchun 130012) ,  Shuangquan Zhang (Basic Science College, Changchun University of Technology, Changchun 130012) ,  Yude He (Basic Science College, Changchun University of Technology, Changchun 130012) ,  Ziyi Liu (Faculty of Math, University of Waterloo)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 4296-4300  発行年： 2017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： 本論文では,ニューラルネットワーク可変相関指標の評価として平均衝撃値法を,7特性パラメータは,森林火災に影響を与え得るために13特性係数をfiltrateにMIVBPアルゴリズムを用いたMinho(ポルトガル)の大学の教授P.CortezおよびA.Moraisにより提供されたデータを解析,サポートベクトルマシンアルゴリズムに基づく森林火災の予測のシミュレーションモデルを構築し,試験のための試験セットを用いて,正解率は91.89%に達した。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： *山火事 ,  *前向きコホート研究 ,  ポルトガル共和国 ,  ニューラルネットワーク ,  シミュレーションモデル
準シソーラス用語： 正解率 ,  特性パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： SVM ,  森林火災 ,  予測 ,  研究