Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1209
Τίτλος: Extraction of the Convective Day Category Index Using Data Mining Techniques
Συγγραφείς: Tsagalidis, Evangelos
Karamitopoulos, Leonidas
Evangelidis, Georgios
Dervos, Dimitris A.
Τύπος: Conference Paper
Θέματα: FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences
Λέξεις-Κλειδιά: hail suppression program
convective day category index
data mining
classification
decision trees
Ημερομηνία Έκδοσης: 2005
Πρώτη Σελίδα: 692
Τελευταία Σελίδα: 698
Τίτλος Τόμου: 2005 IEEE Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications
Επιτομή: One of the tasks of the Hellenic Hail Suppression Program is the determination of the observed convective day category (CDC) index. This process is accomplished by having the meteorologists analyze the operational data manually. To automate and speed up this procedure we have developed an application in the CLIPS Expert System environment that calculates the observed CDC index. In this paper we examine the appropriate data mining techniques that could be used to extract this index from operational data automatically.
URI: https://doi.org/10.1109/IDAACS.2005.283074
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1209
ISBN: 0-7803-9446-1
0-7803-9445-3
Αλλοι Προσδιοριστές: 10.1109/IDAACS.2005.283074
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
2005_idaacs.pdf462,04 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons