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J-GLOBAL ID:201902219751221077   整理番号:19A0489605

クラスタ化に基づく部分集合選択法による異常伝搬Echo検出のためのアンサンブル分類【JST・京大機械翻訳】

Ensemble Classification for Anomalous Propagation Echo Detection with Clustering-Based Subset-Selection Method
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 11  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7137A  ISSN: 2073-4433  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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いくつかのタイプの非降水エコーがレーダ画像に現れ,天気予報過程を破壊する。異常伝搬エコーは降水エコーに類似した望ましくない観測結果である。それは,温度,湿度分布,および他の複雑な大気条件のために,レーダ-ビームダクトを通して発生する。異常な伝搬エコーは,それらが天気予報を困難にするので除去されるべきである。本論文では,人工ニューラルネットワークとクラスタリングベースのサブセット選択法に基づくアンサンブル分類法を提案した。この方法は,特徴空間が複雑な分布を持つとき,効率的な分類法を実行することを可能にする。入力データを原子および非原子クラスタに分離することにより,各導出クラスタはそれ自身のベース分類器を受信する。実験において,著者らは著者らの方法をスタンドアロン人工ニューラルネットワーク分類器と比較した。提案したアンサンブル分類器は84.14%の性能を示し,k-平均クラスタリングに基づくアンサンブル分類器より約2%高く,スタンドアロン人工ニューラルネットワーク分類器より約4%高かった。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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気象学一般 
引用文献 (23件):
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