@inproceedings{oai:jaxa.repo.nii.ac.jp:00003379,
 author = {西塚, 直人 and 久保, 勇樹 and 杉浦, 孔明 and 田, 光江 and 亘, 慎一 and 石井, 守 and Nishizuka, Naoto and Kubo, Yuki and Sugiura, Komei and Den, Mitsue and Watari, Shinichi and Ishii, Mamoru},
 book = {宇宙航空研究開発機構特別資料: 第13回宇宙環境シンポジウム講演論文集, JAXA Special Publication: Proceedings of the 13th Spacecraft Environment Symposium},
 month = {Feb},
 note = {第13回宇宙環境シンポジウム (2016年11月1日-2日. 情報通信研究機構 本部 国際会議室), 小金井市, 東京, The 13th Spacecraft Environment Symposium (November 1-2, 2016. National Institute of Information and Communications Technology), Koganei, Tokyo, Japan, 宇宙天気現象の源は太陽活動であり、太陽フレアのより早く正確な予報は宇宙天気予報にとって重要な課題である。近年、様々な太陽衛星観測によって、太陽表面の詳細なデータがリアルタイムで取得可能になってきた。我々は、これらのデータをもとに黒点磁場の複雑性や彩層発光現象を判別し、機械学習を用いて今後24時間以内に発生する太陽フレアの予測モデルを開発した。本講演では我々の予測モデルの紹介と将来展望について議論する。, 形態: カラー図版あり, Physical characteristics: Original contains color illustrations, 資料番号: AA1630038018, レポート番号: JAXA-SP-16-010},
 pages = {103--106},
 publisher = {宇宙航空研究開発機構(JAXA), Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)},
 title = {機械学習を用いたリアルタイム太陽フレア予測},
 volume = {JAXA-SP-16-010},
 year = {2017}
}