JPS5876791A - 晴雨計 - Google Patents
晴雨計Info
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- JPS5876791A JPS5876791A JP17695281A JP17695281A JPS5876791A JP S5876791 A JPS5876791 A JP S5876791A JP 17695281 A JP17695281 A JP 17695281A JP 17695281 A JP17695281 A JP 17695281A JP S5876791 A JPS5876791 A JP S5876791A
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- pressure
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- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- WABPQHHGFIMREM-UHFFFAOYSA-N lead(0) Chemical compound [Pb] WABPQHHGFIMREM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000004243 sweat Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
Landscapes
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Measuring Fluid Pressure (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は晴雨計に関し、任意ＶＣ降雨確率を知ること
ができるようにすることを目的としている。
ができるようにすることを目的としている。
この発明の一実施例を第１図ないし第７図に示す。すな
わち、この晴雨計は、気象データより得られた気圧変化
値と降雨確率との間ＶＣ第４図のよう、を相関性がある
ことＶｃＮ眠し、各種気圧変化値に対応する降雨確率の
データ全マイクロコンピュータに記憶する一方、測定さ
れた現在気圧値と数時間前の気圧値との差より現在の気
圧変化値全算出し、この気圧変化値に相当する降雨確率
ｔコンピュータより選択し表示するようＶＣｔ、たｑ）
のであるＯ この晴雨ｔｔＶｉ、第１図のように、ケース本体１の内
部にマイクロコンピータ（図示省略）を内蔵し、ケース
本体ｌの表面に各表示部およびスイッチ群全設けている
。また気圧検出センサ（図示省略）をケース本体１の表
面に設置するかリード線を介して別体に設はマイクロコ
ンピータに信号を入力させるようにしている。筐ず表示
部はケース本体１の表面上部に所定の予測時間における
お天気ガイドすなわち、雨の状態を示す絵と「悪くｌる
ゴという文字の表示２、雨に向うこと倉示す絵とＦ下り
坂Ｊ七いう文字の表示３、晴ＶＣ向うことを示す絵と「
上り坂」という文字の表示４、晴の状態金示す絵と「良
くなる」という文字の表示５を設け、それらの各上位に
該当部を表示する発光ダイオード６〜９を設けている。
わち、この晴雨計は、気象データより得られた気圧変化
値と降雨確率との間ＶＣ第４図のよう、を相関性がある
ことＶｃＮ眠し、各種気圧変化値に対応する降雨確率の
データ全マイクロコンピュータに記憶する一方、測定さ
れた現在気圧値と数時間前の気圧値との差より現在の気
圧変化値全算出し、この気圧変化値に相当する降雨確率
ｔコンピュータより選択し表示するようＶＣｔ、たｑ）
のであるＯ この晴雨ｔｔＶｉ、第１図のように、ケース本体１の内
部にマイクロコンピータ（図示省略）を内蔵し、ケース
本体ｌの表面に各表示部およびスイッチ群全設けている
。また気圧検出センサ（図示省略）をケース本体１の表
面に設置するかリード線を介して別体に設はマイクロコ
ンピータに信号を入力させるようにしている。筐ず表示
部はケース本体１の表面上部に所定の予測時間における
お天気ガイドすなわち、雨の状態を示す絵と「悪くｌる
ゴという文字の表示２、雨に向うこと倉示す絵とＦ下り
坂Ｊ七いう文字の表示３、晴ＶＣ向うことを示す絵と「
上り坂」という文字の表示４、晴の状態金示す絵と「良
くなる」という文字の表示５を設け、それらの各上位に
該当部を表示する発光ダイオード６〜９を設けている。
普たケース本体１の表面中段部ＶＣ今日の日付表示】０
あ・よび現在の時刻表示１１を設け、マイタＯ，：７ン
ビュータに内蔵したカレンダ機能により今日の日付およ
び現在の時刻を出力させている。ケース本体１の表面下
段に現在の気圧値衆示１２および降雨確率表示】３を設
け、前記気圧センサＶこより検出した気圧値をマイクロ
コンピータより出力させるとともｒ（、その気圧値から
演算処理さ７′１．たＮ！ｍ確率をそれぞれ表示させて
いる。一方操作部は、ケース本体１の側面に時刻変更（
調整）スイッチ１４および日Ｎ変更スイッチ１５を設け
て前記日付表示１０υよび時刻表示】１の表示内容を調
節している。筐たケース本体１の側面下端ＶＣ太平洋−
Ｆ１本海側地域選択スイッチ１６を設け、ケース本体１
の表面に予測時間選択スイッチ１７を般ＰＪ、この予測
時間選択スイッチ１７け何時間後から何時間の間の予測
を対象とし、前者の数値に対応するつ普みとしてｒＯ」
、ｌ−６Ｊ、ｒ】２」汗２４−１が設定さ７′１．、後
者の数値に対応するつまみとして「ａ Ｊ 、 Ｉ−１
２Ｊ 。
あ・よび現在の時刻表示１１を設け、マイタＯ，：７ン
ビュータに内蔵したカレンダ機能により今日の日付およ
び現在の時刻を出力させている。ケース本体１の表面下
段に現在の気圧値衆示１２および降雨確率表示】３を設
け、前記気圧センサＶこより検出した気圧値をマイクロ
コンピータより出力させるとともｒ（、その気圧値から
演算処理さ７′１．たＮ！ｍ確率をそれぞれ表示させて
いる。一方操作部は、ケース本体１の側面に時刻変更（
調整）スイッチ１４および日Ｎ変更スイッチ１５を設け
て前記日付表示１０υよび時刻表示】１の表示内容を調
節している。筐たケース本体１の側面下端ＶＣ太平洋−
Ｆ１本海側地域選択スイッチ１６を設け、ケース本体１
の表面に予測時間選択スイッチ１７を般ＰＪ、この予測
時間選択スイッチ１７け何時間後から何時間の間の予測
を対象とし、前者の数値に対応するつ普みとしてｒＯ」
、ｌ−６Ｊ、ｒ】２」汗２４−１が設定さ７′１．、後
者の数値に対応するつまみとして「ａ Ｊ 、 Ｉ−１
２Ｊ 。
「１８」汀２４」が設定されている。
ケース本体】の内部のマイクロコンピュータノブロック
図およびフローチャートをすれぞｎ第２図および第３図
に示している。すなわち、甘ず主な構成は圧力センサ１
８により現在の気圧全測定し、圧力−電圧変換部１９で
七の！全電圧ｉｃ変換し、さらＶＣＡ−Ｄ変換部２０で
アナログｔをデジタル量に変換する。このデジタル量の
気圧値ｘｎは気圧値データ記憶ｆ！ｄ５２１に記憶さｒ
Ｌると々もＶＣ、気圧比較部２２ＶＣ入力される。この
気圧値データ記憶部２１け各時間と古の気圧値が記憶さ
れ圧力センサ１８の気圧値が書込まれる。気圧比４！Ｌ
９．都２２では現在（測定時点）から３時間前の気圧値
Ｘｒｒ−１全気圧値データ記憶部２Ｉよｐ呼び出して気
圧値Ｘｎと比較し、気圧変化演算Ｎ５２３でその差を計
算ｆ ルＤＸ、 ＝ Ｘｎ−Ｘｎ−□ の演Ｊ！によυ
気圧変化値ＤＸｎを算出する０この気圧変化値ＤＸｏを
気圧変化−表示内容選択１ｇ回路２４に入力し、この回
路２４で気圧変化−降雨確率記憶部２５の内容から気圧
変化値ＤＸｎに対応する降雨確率を選択する０この降雨
確率記憶部！部２５け前記したように気象データから得
た気圧変化に対する降雨確率を記憶している０そして選
択された降雨確率をドライバ２６を通して降雨確率表示
１３に表示する。こうして現在時点の気圧を測定するこ
とにより、所定時間先の降雨確率を得ることができ、請
雨予測のＳ容易にできることとなる。
図およびフローチャートをすれぞｎ第２図および第３図
に示している。すなわち、甘ず主な構成は圧力センサ１
８により現在の気圧全測定し、圧力−電圧変換部１９で
七の！全電圧ｉｃ変換し、さらＶＣＡ−Ｄ変換部２０で
アナログｔをデジタル量に変換する。このデジタル量の
気圧値ｘｎは気圧値データ記憶ｆ！ｄ５２１に記憶さｒ
Ｌると々もＶＣ、気圧比較部２２ＶＣ入力される。この
気圧値データ記憶部２１け各時間と古の気圧値が記憶さ
れ圧力センサ１８の気圧値が書込まれる。気圧比４！Ｌ
９．都２２では現在（測定時点）から３時間前の気圧値
Ｘｒｒ−１全気圧値データ記憶部２Ｉよｐ呼び出して気
圧値Ｘｎと比較し、気圧変化演算Ｎ５２３でその差を計
算ｆ ルＤＸ、 ＝ Ｘｎ−Ｘｎ−□ の演Ｊ！によυ
気圧変化値ＤＸｎを算出する０この気圧変化値ＤＸｏを
気圧変化−表示内容選択１ｇ回路２４に入力し、この回
路２４で気圧変化−降雨確率記憶部２５の内容から気圧
変化値ＤＸｎに対応する降雨確率を選択する０この降雨
確率記憶部！部２５け前記したように気象データから得
た気圧変化に対する降雨確率を記憶している０そして選
択された降雨確率をドライバ２６を通して降雨確率表示
１３に表示する。こうして現在時点の気圧を測定するこ
とにより、所定時間先の降雨確率を得ることができ、請
雨予測のＳ容易にできることとなる。
つき゛ｖｃ／？！ｒ種付加構成について説明する。まず
第１は地域選択である。これは気圧変化対降雨確率の相
関が地域によって異なることに基ついている。
第１は地域選択である。これは気圧変化対降雨確率の相
関が地域によって異なることに基ついている。
この地域別は太平洋側と日本海１ｌｌＩｌに分かれ、前
者の代表例として大阪（管区気家台）の気圧変化対降雨
確率を第４図に示し、後者の代表例として金（５） 沢（地方気象台）のそれをＭ５図に示している。
者の代表例として大阪（管区気家台）の気圧変化対降雨
確率を第４図に示し、後者の代表例として金（５） 沢（地方気象台）のそれをＭ５図に示している。
これらの図かられかるようｅＣ大阪では気圧変化ＤＸｎ
がプラスに大きくなる程降雨確率は小さく、するのに対
し、金沢では気圧変化ＤＸｎがθ句近で降雨確率が極小
となり、プラスＬＩＬマイブースに大きくなる程大きく
なる。そこで、第１図および第２図のようＶｃＭ域選択
スイッチ１６を設けるとともに、降雨確率記憶部２５に
太平洋側の気圧変化対降雨確率のデータ全記憶させ、ｉ
ａ記選択スイッチ１６により日本海側地域に切換えられ
たとき。
がプラスに大きくなる程降雨確率は小さく、するのに対
し、金沢では気圧変化ＤＸｎがθ句近で降雨確率が極小
となり、プラスＬＩＬマイブースに大きくなる程大きく
なる。そこで、第１図および第２図のようＶｃＭ域選択
スイッチ１６を設けるとともに、降雨確率記憶部２５に
太平洋側の気圧変化対降雨確率のデータ全記憶させ、ｉ
ａ記選択スイッチ１６により日本海側地域に切換えられ
たとき。
気圧変化演算＠２３で算出された気圧変化値ＤＸｎの絶
対値を算出するよりＶＣする。そしてその絶対値に対応
するＮ雨確率記憶部２５の降雨確率ｒ選択する。気圧変
化値Ｄｘｎの絶対値は−ＤＸｎがＤＸｎとして扱われる
ことを意味する０すなわち、第５図の特性は気圧変化値
Ｏの位Ｉｔ金基準として対象と見なすことができ、気圧
変化値の絶対値１１）Ｘｎ１対降雨確率の特性は第６図
のよりＶＣ・クジ、これにｔ太平洋側特性と同じ特性倉
示Ｔこととなる。した力Ｉっで記憶部２５に各地域ごと
のデータを配憶す（６） ること、ｔぐ、太平洋側のデータのみで地域別の降雨確
率が得られ、降雨確率記憶部２５の記憶容量を低減する
ことができる。
対値を算出するよりＶＣする。そしてその絶対値に対応
するＮ雨確率記憶部２５の降雨確率ｒ選択する。気圧変
化値Ｄｘｎの絶対値は−ＤＸｎがＤＸｎとして扱われる
ことを意味する０すなわち、第５図の特性は気圧変化値
Ｏの位Ｉｔ金基準として対象と見なすことができ、気圧
変化値の絶対値１１）Ｘｎ１対降雨確率の特性は第６図
のよりＶＣ・クジ、これにｔ太平洋側特性と同じ特性倉
示Ｔこととなる。した力Ｉっで記憶部２５に各地域ごと
のデータを配憶す（６） ること、ｔぐ、太平洋側のデータのみで地域別の降雨確
率が得られ、降雨確率記憶部２５の記憶容量を低減する
ことができる。
第２は複数種類の予測時間範囲全選択できる予測時間選
択スイッチ１７を設けるとともに、降雨確率記憶部２５
ＶＣ各予測時間範囲ごとの気圧変化対降雨確率の相関
データ全記憶させ、前記選択スイッチ１７により設定さ
ｎた予…１１時間範囲の相関データ全降雨確率選択時に
降雨確率記憶部２５から呼出す構成である。各データ汀
気象データよジ作成されるが、この実施例では現在（測
定時点）を基準にして０．６．１２および２４時間後で
しかもこれらの時刻から６，１２．１８および２４時間
の各間に対するデータ全記憶している。この構成により
、自己の知りたい任意時間先の降雨確率全精度よく知る
ことができる。
択スイッチ１７を設けるとともに、降雨確率記憶部２５
ＶＣ各予測時間範囲ごとの気圧変化対降雨確率の相関
データ全記憶させ、前記選択スイッチ１７により設定さ
ｎた予…１１時間範囲の相関データ全降雨確率選択時に
降雨確率記憶部２５から呼出す構成である。各データ汀
気象データよジ作成されるが、この実施例では現在（測
定時点）を基準にして０．６．１２および２４時間後で
しかもこれらの時刻から６，１２．１８および２４時間
の各間に対するデータ全記憶している。この構成により
、自己の知りたい任意時間先の降雨確率全精度よく知る
ことができる。
第３は季節選択２７０機能でるる。気圧変化対降雨確率
の相関は季節によっても異・することを考慮し、四季の
谷季節毎の相関データを年間平均のデータに代えて降雨
確率記憶部２５に記憶させ、日付変更スイッチ】５ｒ（
より設定された１」付に基づいて年間カレンダ２８の機
能により季節を選択して自動的ＶＣ降雨確率記憶部２５
の対応データを呼び出すようＶＣシている。
の相関は季節によっても異・することを考慮し、四季の
谷季節毎の相関データを年間平均のデータに代えて降雨
確率記憶部２５に記憶させ、日付変更スイッチ】５ｒ（
より設定された１」付に基づいて年間カレンダ２８の機
能により季節を選択して自動的ＶＣ降雨確率記憶部２５
の対応データを呼び出すようＶＣシている。
第４は時間による気圧値の修正すなわち１−１変化修正
２９の機能である。これは時間４びの気圧値の平均値と
一日の気圧値の平均値の差を測定時の測足値に加減して
修正する０大阪および金沢での昭和５５年７月１日〜昭
和５６年６月；（０目の３時間おきの気圧値を各時間毎
ＶＣ染Ｈｔ Ｌ半均値を求めた結果全下表に示し、その
平均的グラフ全第７図に示す〇 Ｎ７図において、Ｑｌは気圧値の一日の平均値、Ｑ２は
気圧値の時間毎の平均値であるが、前記表および第７図
より大阪で最大差２．２ｍｂ、金沢で最大差１、．５ｍ
ｂであること、また９時、２１時に最大になり、３時、
１５時ｖｃ最／Ｊ、 ＶＣなることがゎがる０したがっ
て気圧値に日変化修正したものの過去の相関データで精
度のよい降雨確率を降雨確率記憶部２５に記憶しておい
て、たとえば９時の場合、測定気圧値にａ（ｍｂ）マイ
ナスし、１５時の場合、測定気圧値ＶＣ’ｂ（ｍｂ）プ
ラスする日変化修正を行い気圧変化を求めるようにする
と、予測の精度が上がる。この修正は日付の設定された
カレンダ２８の機能に基づ＾て、日変化修正２９により
、Ａ−Ｄ変換部２０の用力の気圧値を自動的に修正する
ことにより行う〇 以上のようＶＣｌこの発明の晴雨計は、気圧変化対降雨
確率の相関データケ記憶しておき、現在の気圧変化を測
定算出して、記憶内容の対応する降雨確率を選択するよ
うにしたため、降雨確率により降雨の予測が簡単かつ必
要時ＶＣ行えるという効（９） 来がある。実施態様として季節選択および日変化修正を
行うようにすると降雨確率の精度が向上する０
２９の機能である。これは時間４びの気圧値の平均値と
一日の気圧値の平均値の差を測定時の測足値に加減して
修正する０大阪および金沢での昭和５５年７月１日〜昭
和５６年６月；（０目の３時間おきの気圧値を各時間毎
ＶＣ染Ｈｔ Ｌ半均値を求めた結果全下表に示し、その
平均的グラフ全第７図に示す〇 Ｎ７図において、Ｑｌは気圧値の一日の平均値、Ｑ２は
気圧値の時間毎の平均値であるが、前記表および第７図
より大阪で最大差２．２ｍｂ、金沢で最大差１、．５ｍ
ｂであること、また９時、２１時に最大になり、３時、
１５時ｖｃ最／Ｊ、 ＶＣなることがゎがる０したがっ
て気圧値に日変化修正したものの過去の相関データで精
度のよい降雨確率を降雨確率記憶部２５に記憶しておい
て、たとえば９時の場合、測定気圧値にａ（ｍｂ）マイ
ナスし、１５時の場合、測定気圧値ＶＣ’ｂ（ｍｂ）プ
ラスする日変化修正を行い気圧変化を求めるようにする
と、予測の精度が上がる。この修正は日付の設定された
カレンダ２８の機能に基づ＾て、日変化修正２９により
、Ａ−Ｄ変換部２０の用力の気圧値を自動的に修正する
ことにより行う〇 以上のようＶＣｌこの発明の晴雨計は、気圧変化対降雨
確率の相関データケ記憶しておき、現在の気圧変化を測
定算出して、記憶内容の対応する降雨確率を選択するよ
うにしたため、降雨確率により降雨の予測が簡単かつ必
要時ＶＣ行えるという効（９） 来がある。実施態様として季節選択および日変化修正を
行うようにすると降雨確率の精度が向上する０
第１図はこの発明の一実施例の外観斜視図、第２図はマ
イクロコンピュータの動作のブロフク図、Ｎ３図はその
フローチャート、第４図は大阪での気圧変化対降雨確率
特性図、第５図は金沢での気圧変化対降雨確＊特性図、
第６図はその気圧変化絶対値対降雨確率特性図、第７図
は】１」の気圧値特性図である。 】・−・ケース本体、１３・１ｌｆＩ雨確率表示、】６
・地域選択スイッチ、１７・・子側範囲選択スイッチ
。 １８・・圧力センサ、２１・・気圧値データ記憶部、２
３・・気圧変化演算部、２４・・気圧変化−表示内容選
択回路、２５・降雨確率記憶部、２７ 季節選択、２９
・・日変化修正 （１０） 第３ 気圧変化ＤＸ＋＋ （ｍｂ／３ａｉｒａ第４図 第６図 喝 吟 間−−（ｈ） 第７図 第５図 〕２ つ１
イクロコンピュータの動作のブロフク図、Ｎ３図はその
フローチャート、第４図は大阪での気圧変化対降雨確率
特性図、第５図は金沢での気圧変化対降雨確＊特性図、
第６図はその気圧変化絶対値対降雨確率特性図、第７図
は】１」の気圧値特性図である。 】・−・ケース本体、１３・１ｌｆＩ雨確率表示、】６
・地域選択スイッチ、１７・・子側範囲選択スイッチ
。 １８・・圧力センサ、２１・・気圧値データ記憶部、２
３・・気圧変化演算部、２４・・気圧変化−表示内容選
択回路、２５・降雨確率記憶部、２７ 季節選択、２９
・・日変化修正 （１０） 第３ 気圧変化ＤＸ＋＋ （ｍｂ／３ａｉｒａ第４図 第６図 喝 吟 間−−（ｈ） 第７図 第５図 〕２ つ１
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 （］）現在の気圧を検出する圧力センサと、その時点に
対して所定時間前の気圧値全記憶した気圧値データ記憶
部と、前記圧力センサの気圧値と前記気圧値データ記憶
部の気圧値の差を演算して気圧変化値を求める気圧変化
演算部と、各種気圧変化値に対応する降雨確率全記憶し
た降雨確率記憶部と、前記気圧変化演算部の気圧変化値
に相当する降雨確率全前記降雨確率記憶部から選択する
選択部と、この選択部の降雨確率全表示する表示部とを
備えた晴雨計。 （２） 前記降雨確率記憶部は季節ごとの降雨確率が
記憶されている特許請求の範囲第（１）項記載の晴雨計
。 （３）前記圧力センサの気圧値は日変化修正ｍ ＶＣよ
Ｖ所定の基準値に修正されている％：ｆＦ請求の範囲第
（１）環筒たに第（２）項記載の晴雨計〇
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17695281A JPS5876791A (ja) | 1981-10-31 | 1981-10-31 | 晴雨計 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17695281A JPS5876791A (ja) | 1981-10-31 | 1981-10-31 | 晴雨計 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5876791A true JPS5876791A (ja) | 1983-05-09 |
Family
ID=16022588
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17695281A Pending JPS5876791A (ja) | 1981-10-31 | 1981-10-31 | 晴雨計 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5876791A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5117359A (en) * | 1990-01-26 | 1992-05-26 | The Mitre Corporation | System and method for detection of microbursts by measuring various weather condition parameters at both spaced time and location intervals |
| US5140523A (en) * | 1989-09-05 | 1992-08-18 | Ktaadn, Inc. | Neural network for predicting lightning |
| WO2000015395A1 (fr) * | 1998-09-14 | 2000-03-23 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Procede d'apprentissage d'un robot a axe de translation hors ligne |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5547471A (en) * | 1978-09-30 | 1980-04-03 | Hitoshi Kodaira | Weather forecasting machine |
-
1981
- 1981-10-31 JP JP17695281A patent/JPS5876791A/ja active Pending
Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| JPS5547471A (en) * | 1978-09-30 | 1980-04-03 | Hitoshi Kodaira | Weather forecasting machine |
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| WO2000015395A1 (fr) * | 1998-09-14 | 2000-03-23 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Procede d'apprentissage d'un robot a axe de translation hors ligne |
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