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机译:使用卷积神经网络在空间可变土壤中基于元的可靠性分析
Dept. of Civil and Environmental Engineering National Univ. of Singapore Block E1A #07-03 Singapore 117576;
Artificial Intelligence and Earth Perception Research Centre School of Automation Engineering Univ. of Electronic Science and Technology of China Chendu 610054 China;
Dept. of Civil and Environmental Engineering National Univ. of Singapore Block E1A #07-03 Singapore 117576;
Dept. of Civil and Structural (C&S) Meinhardt (Singapore) Pte Ltd 168 Jalan Bukit Merah Surbana One #09-01 Singapore 150168;
Convolutional neural networks; Machine learning; Spatial variability; Metamodel; Random field; Probability of failure;
机译:基于人工神经网络的基于神经网络的响应表面方法,用于具有空间可变土壤的C-ψ窗口的可靠性分析
机译:基于切片逆回归的多变量自适应回归样条坡度可变土壤中的斜坡可靠性分析
机译:用一维条件马尔可夫链模型将地层边界不确定性纳入空间可变土壤斜坡的可靠性分析
机译:基于多响应面子集的空间可变土壤边坡可靠度分析
机译:深空和时间可分离卷积神经网络的一体化算法/架构共设计
机译:基于卷积神经网络的土壤光谱传递学习及其在高光谱图像土壤黏土含量图中的应用
机译:蒙特卡罗模拟空间可变土壤边坡稳定性的高效系统可靠性分析