@article{oai:miyazaki-mu.repo.nii.ac.jp:00000661,
 author = {金子, 正光 and KANEKO, Tadamitsu and 竹之内, 修 and TAKENOUCHI, Osamu and 辻, 利則 and TSUJI, Toshinori and 岸田, 広},
 issue = {1},
 journal = {宮崎公立大学人文学部紀要, Bulletin of Miyazaki Municipal University Faculty of Humanities},
 month = {Mar},
 note = {雷対策は、高度情報化の今日、電力会社にとって最重要課題である。これを効果的に進める1つとして、送電鉄塔の設置場所を検討する必要がある。本研究では、ニューラルネットワークの適用例の1つとして、九州地域の落雷の危険度を地形因子から推定することを試みた。ニューラルネットワークはバックプロパゲーション学習アルゴリズムである。本論文では、ニューラルネットワークによる特徴および得られた落雷の危険度について考察した。その結果、電力会社が過去蓄積した落雷の頻度のデータを適用することで危険度マップを作成することができ、標高や緯度などが落雷の危険度に大きく寄与していることがわかった。},
 pages = {197--210},
 title = {落雷位置標定システムのデータを用いたニューラルネットワークによる九州地域の落雷危険度の推定},
 volume = {7},
 year = {2000},
 yomi = {カネコ, タダミツ and タケノウチ, オサム and ツジ, トシノリ}
}