Anomaly detection in the long-term data of radon and thoron measurement in soil using machine learning methods

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: Anomaly detection in the long-term data of radon and thoron measurement in soil using machine learning methods
• 著者・編者: ミロソラフ, ヤニック; Bossew, Peter; Kurihara, Osamu; ミロソラフ ヤニック; 栗原 治
• 著者標目: ミロソラフ, ヤニック; Bossew, Peter; Kurihara, Osamu; ミロソラフ ヤニック; 栗原 治
• 出版年月日等: 2018-09-20
• 出版年（W3CDTF）: 2018-09-20
• 本文の言語コード: eng
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 14th International Workshop ? GARRM (GEOLOGICAL ASPECTS OF RADON RISK MAPPING)における発表
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 : 量子科学技術研究開発機構 学術機関リポジトリ

• 要約等: Anomaly detection, in data mining, is a process to identification of events that do not match the overall or “background” pattern of items presents in...