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J-GLOBAL ID:201802234790675963   整理番号:18A0025230

中央テキサスにおける軍事訓練地における水質と天然資源管理:Bayesネットワークを介して改善された意思決定支援【Powered by NICT】

Water Quality & natural resource management on military training lands in Central Texas: Improved decision support via Bayesian Networks
著者 (5件):
資料名:
巻: 9-10  ページ: 39-52  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2940A  ISSN: 2212-6139  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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軍事訓練地の保全と管理は長い生存闘争力を維持するためのユニークな基準の周辺で発展してきた。この一次ミッションの代わりに,景観は,しばしば,望ましい生態系サービス(基礎訓練ミッションを含む)を提供するための構造的および機能的能力の加速劣化と損失を経験した。軍用地管理者を助けるだけでなく誰に努力はし,実装し天然資源管理のための意思決定証拠の統合とBayesネットワークを用いた意思決定プロセスの診断と予後の応用に向けた革新的アプローチを支持した。意思決定支援プロセスにおけるBayesネットワークを利用するための例である。FortH ood軍基地での進行中の努力からのデータと経験を利用した初期ネットワークを構築するノード関係を伝播することにおける著者と技術者が専門家入力を統合した。このアプローチを通して,軍用地管理者は,経験的,モデル生成または専門家の意見を含む河川変化の証拠を統合意思決定支援のためのネットワークにできるかを示した。例以下では米陸軍内の土地管理問題に基づいて開発したが,プロセスが最も土地管理のいくつかの形で全ての生態系を横切る適用し,実行できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
システム・制御理論一般  ,  環境問題  ,  人工知能 

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