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目次
序論
ニューロンとニューラルネットワーク[4,5]
ニューロン
形式ニューロンモデル
ニューラルネットワーク
自己組織化マップ
競合学習[3,4,5]
ベクトル量子化[5]
自己組織化マップ[3]
自己組織化マップの計算過程[3,6]
ラベル付け[3,7]
学習後の自己組織化マップの特徴[5]
自己組織化マップによる学習と気象予測
学習と気象予測方法
固定座標への強化を用いた気象予測方法
降水量観測データの対数化
入力データの正規化
実験
目的
使用プログラム
実験方法
実験1 : データの推移のパターンからの予測
実験概要
実験結果
実験2 : 入力データの変換による予測精度の分析
実験概要
実験結果
実験3 : 気象パターン分類からの予測の向上
実験概要
実験結果
結論
参考文献
Deguchi Lab.
2013年2月28日