気象ビッグデータからの機械学習による災害前兆現象自動抽出システムの構築
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る| 研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-17K00158 |
|---|---|
| 研究種目 | 基盤研究(C) |
| 研究分野 | 総合系 情報学 計算基盤 マルチメディア・データベース |
| 研究機関 | 愛媛大学 高知大学 |
| 代表研究者 | 本田 理恵 |
| 研究分担者 | 村田 健史 |
| 研究分担者 | 佐藤 晋介 |
| 研究分担者 | 佐々 浩司 |
| 研究分担者 | 村田 文絵 |
| 研究期間 開始年月日 | 2017/4/1 |
| 研究期間 終了年度 | 2022 |
| 研究ステータス | 完了 (2022/4/1) |
| 配分額（合計） | 4,420,000 (直接経費 :3,400,000、間接経費 :1,020,000) |
| 配分額（履歴） |
2019年度：1,040,000 (直接経費 :800,000、間接経費 :240,000) 2018年度：1,040,000 (直接経費 :800,000、間接経費 :240,000) 2017年度：2,340,000 (直接経費 :1,800,000、間接経費 :540,000) |
| キーワード | 時空間データマイニング オブジェクト抽出 CNN 深層学習 フェーズドアレイ 漏斗雲 オブジェクト追跡 混合分布 時空間データマイニング ビッグデータ データマイニング 時空間 機械学習 災害前兆 |