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  1. 水産研究・教育機構出版物
  2. 水産大学校研究報告
  3. 第61巻

テクスチャ解析による夜間海面波浪状態のニューラルネットワーク学習

https://fra.repo.nii.ac.jp/records/2012007
https://fra.repo.nii.ac.jp/records/2012007
d21b42a1-996d-4fde-97d3-bbd87c33e456
名前 / ファイル ライセンス アクション
fishu_k_61_174.pdf fishu_k_61_174.pdf (3.2 MB)
license.icon
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2024-10-11
タイトル
タイトル テクスチャ解析による夜間海面波浪状態のニューラルネットワーク学習
言語 ja
タイトル
タイトル Texture Analysis for Training of a Neural Network in Identification of Ocean Surface Wave Conditions at Night
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 measurement; sea surface; texture; neural networks; winds
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 森元, 映治

× 森元, 映治

WEKO 2812

en Morimoto, Eiji

ja 森元, 映治


ja-Kana モリモト, エイジ

Search repository
中村, 誠

× 中村, 誠

WEKO 1908
e-Rad 40399639

en Nakamura, Makoto

ja 中村, 誠


ja-Kana ナカムラ, マコト

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 A system for automatic monitoring of wave conditions in littoral waters was constructed. Based on previously reported findings using daytime ocean surface images, the ability of the system to use nighttime images was investigated. Texture analysis of ocean surface images was performed on infrared images, and the characteristic quantities of these results were compared with wind force. Two analytical methods were used to extract the image characteristics of the quantitative result: the spatial gray-level dependence method and the gray-level difference method. A multilayer neural network was trained to predict ocean wind velocity by error back-propagation. The specified conditions and optimal ocean surface images were then compared to the network structure and learning conditions to evaluate the effectiveness of this system and to assess its limitations.
言語 en
書誌情報 ja : 水産大学校研究報告
en : Journal of National Fisheries University

巻 61, 号 4, p. 174-180, ページ数 7, 発行日 2013-03
出版者
出版者 水産大学校
言語 ja
出版者
出版者 National Fisheries University
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0370-9361
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00124678
情報源
識別子タイプ Local
関連識別子 fishu_k_61_174
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 https://agriknowledge.affrc.go.jp/RN/2010852044
言語 en
関連名称 agriknowledge
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Ver.1 2024-10-15 05:22:16.947214
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