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J-GLOBAL ID：201802291688271576   整理番号：18A0536696

タミル・ナードゥ州の地域における異常気象事象のフィルタリング【Powered by NICT】

Filtering of anomalous weather events over the region of Tamil Nadu

著者 (2件)： Piruthevi C. (Dept. of CSE, Kongu Engineering College, Perundurai, Tamil Nadu, India) ,  Selvi C.S. Kanimozhi (Dept. of CSE, Kongu Engineering College, Perundurai, Tamil Nadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INCOS  ページ： 1-7  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： 異常は正常挙動からの短いが有意な偏差である。しかしドメイン中に同定された主な問題,人々の経済性と寿命に大きな影響を持っているとして空間-時間データマイニングは,異常気象事象の初期予測である。世界中の種々の場所からの人々は豪雨,干ばつと降雪のような異常気象事象のな過酷な結果を被る。異常周波数法(A FM)は,特定の領域上の異常な気象イベントを抽出するために使用される。A FM法は気象パラメータの極端な偏差を明らかにした。得られた異常気象事象から,相関ルールマイニングは,異なる気象パターンの生成のためのアプリオリ,予測Aprioriと一般化された逐次パターンアルゴリズムを用いて行った。極端な気象事象に関するデータ要約を用いてパラメータで見出された偏差に基づいてそれらの発生についての情報を提供することをもたらすした。Copyright 2018 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： 予測 ,  *気象 ,  周波数 ,  経済性 ,  豪雨 ,  干ばつ ,  降雪 ,  *異常気象 ,  データマイニング ,  *フィルタリング
準シソーラス用語： アソシエーション分析 ,  気象パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地域 ,  異常気象 ,  事象 ,  フィルタリング