Art

J-GLOBAL ID：201402239166726730   Reference number：14A0225749

Coastal ’Big Data’ and nature-inspired computation: Prediction potentials, uncertainties, and knowledge derivation of neural networks for an algal metric

沿岸の‘ビッグデータ’と自然の感化を受けた計算:藻類の測定基準のためのニューラルネットワークの予測ポテンシャル,不確実性および知識導出

Author (8)： MILLIE David F. (Palm Island Enviro-Informatics LLC, FL, USA) ,  MILLIE David F. (Michigan Technological Univ., MI, USA) ,  FAHNENSTIEL Gary L. (Michigan Technological Univ., MI, USA) ,  WECKMAN Gary R. (Ohio Univ., OH, USA) ,  ARDJMAND Ehsan (Ohio Univ., OH, USA) ,  YOUNG William A. (Ohio Univ., OH, USA) ,  IVEY James E. (Fish and Wildlife Res. Inst., FL, USA) ,  FRIES David P. (Univ. South Florida, FL, USA)
Material： Estuarine, Coastal and Shelf Science  (Estuarine Coastal and Shelf Science)
Volume： 125  Page： 57-67  Publication year： 2013 
JST Material Number： D0656A  ISSN： 0272-7714  Document type： Article
Country of issue： Netherlands (NLD)  Language： ENGLISH (EN)

Terms in the title (10)： 沿岸 ,  ビッグデータ ,  計算 ,  藻類 ,  ニューラルネットワーク ,  予測 ,  ポテンシャル ,  不確実性 ,  知識 ,  導出