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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2001
  4. 63(2001-MPS-035)

Detecting Seismic Electric Signals by LVQ Based Clustering

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33481
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33481
2a008a2f-46bc-48dc-add9-2987b4d268c7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS01035007.pdf IPSJ-MPS01035007.pdf (829.6 kB)
Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2001-06-26
タイトル
タイトル Detecting Seismic Electric Signals by LVQ Based Clustering
タイトル
言語 en
タイトル Detecting Seismic Electric Signals by LVQ Based Clustering
言語
言語 jpn
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
Nara Women's University
著者所属
Nara Women's University
著者所属
Nara Women's University
著者所属
Earthquake Prediction Research Center Tokai University
著者所属
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Earthquake Prediction Research Center, Tokai University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者名 Kyoko, Fukuda Mika, Koganeyama Hayaru, Shouno Toshiyasu, Nagao Kazuki, Joe

× Kyoko, Fukuda Mika, Koganeyama Hayaru, Shouno Toshiyasu, Nagao Kazuki, Joe

Kyoko, Fukuda
Mika, Koganeyama
Hayaru, Shouno
Toshiyasu, Nagao
Kazuki, Joe

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著者名(英) Kyoko, Fukuda Mika, Koganeyama Hayaru, Shouno Toshiyasu, Nagao Kazuki, Joe

× Kyoko, Fukuda Mika, Koganeyama Hayaru, Shouno Toshiyasu, Nagao Kazuki, Joe

en Kyoko, Fukuda
Mika, Koganeyama
Hayaru, Shouno
Toshiyasu, Nagao
Kazuki, Joe

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Aiming at short-term prediction of earthquakes we have proposed the use of neural networks for analyzing telluric current data observed by the VAN method. We have already tried a telluric current data analysis method with Learning Vector Quantization. In this paper we will show preliminary experimental results for categorization of telluric current data by its frequency for the Izu islands earthquakes in Japan.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Aiming at short-term prediction of earthquakes, we have proposed the use of neural networks for analyzing telluric current data observed by the VAN method. We have already tried a telluric current data analysis method with Learning Vector Quantization. In this paper, we will show preliminary experimental results for categorization of telluric current data by its frequency for the Izu islands earthquakes in Japan.
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 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2001, 号 63(2001-MPS-035), p. 25-28, 発行日 2001-06-26
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 2025-01-22 15:40:45.768650
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