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 | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2005_idaacs.pdf | 462,04 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons