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机译:卷积神经网络与传统机器学习分类器的整合,滑坡敏感性映射
China Univ Geosci Inst Geophys & Geomat Wuhan 430074 Peoples R China;
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China Inst Geoenvironm Monitoring Beijing 100081 Peoples R China;
Univ Vienna Dept Geog & Reg Res Vienna 1010 Austria|Nanjing Normal Univ Minist Educ Key Lab Virtual Geog Environm Nanjing 210023 Peoples R China|State Key Lab Cultivat Base Geog Environm Evolut Nanjing 210023 Peoples R China|Jiangsu Ctr Collaborat Innovat Geog Informat Reso Nanjing 210023 Peoples R China;
Landslide susceptibility mapping; Convolutional neural network; Feature extraction; Hybrid methods; Machine learning classifiers; Predisposing factors;
机译:与旧机械学习模型在滑坡易感性评估中的深度学习神经网络模型的预测性能
机译:评估不同机器学习方法和深度学习卷积神经网络进行滑坡检测
机译:燕山县卷积神经网络用于滑坡敏感性测绘的比较
机译:用机器学习方法研究滑坡敏感性映射
机译:面向机器学习,卷积神经网络和二进制神经网络的可编程Manycore加速器
机译:浅层滑坡敏感性图:逻辑模型树逻辑回归朴素贝叶斯树人工神经网络和支持向量机算法之间的比较
机译:基于卷积神经网络和传统机器学习方法的滑坡敏感性映射