机译:滑坡敏感性评估和因素影响分析:反向传播人工神经网络及其与频率比和二元逻辑回归模型的比较
Institute for Cartography, Faculty of Forestry, Geo and Hydro-Science, Dresden University of Technology, 01062 Dresden, Germany;
Geoscience Information Center, Korean Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM), 30, Kajung-Dong, Yusung-Gu, Daejon, South Korea;
landslide; susceptibility; artificial neural network; GIS; klang valley; malaysia;
机译:基于频率比,对数回归,人工神经网络及其比较的滑坡敏感性图绘制-以卡特滑坡为例(Tokat-Turkey)
机译:使用频率比,对数回归和人工神经网络在印度尼西亚安汶第三地区比较基于GIS的滑坡敏感性模型
机译:伊朗Zonouz平原的滑坡敏感性图绘制,采用遗传程序设计并与频率比,逻辑回归和人工神经网络模型进行比较
机译:频率比,逻辑回归和人工神经网络模型在利用ASTER影像和GIS集成滑坡敏感性图的应用中
机译:反向传播神经网络在人工智能中的应用,可使用COSO准则模拟会计师对内部控制系统的评估。
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:浅层滑坡易感测绘:物流模型树,逻辑回归,天真贝叶斯树,人工神经网络和支持向量机算法的比较
机译:用于实时建模心理工作量的人工神经网络,Logistic回归和分类树的比较。