資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 種々の地殻情報を用いた機械学習による日本全域地温構造推定と地熱資源評価(MGI35-04)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Estimation of geothermal structure over Japan Island by machine learning incorporating various crustal information with application to geothermal resource assessment (MGI35-04)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 家木 優成, 久保 大樹, 小池 克明 |
| 著者(英語) | Yusei Ieki, Taiki Kubo, Katsuaki Koike |
| 巻 | 2022 |
| 頁 | MGI35-04 |
| 発行年 | 2022 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| キーワード | ディープニューラルネットワーク, ニューラルクリギング, スタッキング, 臨界点, Deep Neural Network, Neural Kriging, Stacking Method, critical point |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300030232 |