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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2016
  4. 2016-MPS-108

クラスタリングによる海洋データの構造視覚化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/164496
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/164496
2b3a9004-0f4c-43fc-8153-b5c692594f3b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS16108023.pdf IPSJ-MPS16108023.pdf (3.9 MB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-06-27
タイトル
タイトル クラスタリングによる海洋データの構造視覚化
タイトル
言語 en
タイトル Structure Visualization of Oceanic Data using Clustering
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 合同企画セッション
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
国立研究開発法人海洋研究開発機構
著者所属
鹿児島大学大学院理工学研究科
著者所属
大阪大学産業科学研究所
著者所属
大阪大学産業科学研究所
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
著者所属(英)
en
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University
著者所属(英)
en
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者所属(英)
en
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
著者名 林, 勝悟

× 林, 勝悟

林, 勝悟

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細田, 滋毅

× 細田, 滋毅

細田, 滋毅

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小野, 智司

× 小野, 智司

小野, 智司

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沼尾, 正行

× 沼尾, 正行

沼尾, 正行

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福井, 健一

× 福井, 健一

福井, 健一

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著者名(英) Shogo, Hayashi

× Shogo, Hayashi

en Shogo, Hayashi

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Shigeki, Hosoda

× Shigeki, Hosoda

en Shigeki, Hosoda

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Satoshi, Ono

× Satoshi, Ono

en Satoshi, Ono

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Masayuki, Numao

× Masayuki, Numao

en Masayuki, Numao

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Ken-ichi, Fukui

× Ken-ichi, Fukui

en Ken-ichi, Fukui

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 世界中の海洋で水温や塩分といった海洋データが測定されている.時にエラー測定値が測定されてしまうこともあるが,様々な要因に由来する海洋データの非線形な自然変動とエラー測定値を識別することは難しい.海洋データのエラー測定値の高精度な自動検知を最終的な目的として,本研究では初期的な検討として,クラスタリングによって海洋データの視覚化を行う.得られた知見から,エラー測定値検知のモデル構築に組み込むべき要素の検討を行う.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In the ocean around the world, oceanic data such as temperature and salinity is being measured. Error data is also sometime measured, but discrimination between error data and normal data that vary non-linearly because of natural factors is difficult. For the final goal to realize automated high-quality error detection, in this research, we visualize the structure of oceanic data using clustering. Utilizing the knowledge of the result, we consider what the appropriate model for error detection is like.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2016-MPS-108, 号 23, p. 1-5, 発行日 2016-06-27
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 10:50:35.671480
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