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J-GLOBAL ID：201802236922571590   Reference number：18A1240360

ニューラルネットを用いた降雪をもたらす雲識別手法の検討

Author (5)： SUZUKI KAZUE (統計数理研) ,  TOKUNAGA TERUMASA (九州工大) ,  FUKUCHI MISAKI (九州工大) ,  YAMANOUCHI TAKASHI (極地研) ,  YAMANOUCHI TAKASHI (総合研究大学院大)
Material： 極域科学シンポジウム(Web)
Volume： 8th  Page： WEB ONLY  Publication year： 2017 
JST Material Number： U1017A  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *neural network (biomodel) ,  *snowfall ,  *cloud ,  amount of snowfall ,  meteorological data ,  synoptic scale ,  atmospheric pressure ,  relative humidity ,  atmospheric circulation ,  detection ,  *pattern recognition ,  sea ice ,  meteorological observation ,  NOAA satellite ,  radiometer ,  water balance ,  space structure ,  cloud structure ,  satellite observation ,  synoptic field ,  deep learning ,  meteorological instrument ,  flying object
Semi thesaurus term： NOAA/AVHRR ,  deep learning ,  *differentiation ,  feature detection

JST classification (2)： General circulation of the atmosphere,tropical meteorology  (DC05060G) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (5)： ニューラルネット ,  降雪 ,  雲 ,  識別 ,  手法