机译:使用人工神经网络从GNSS-TEC测量中估算电离层临界等离子体频率
Univ Port Harcourt Dept Phys Port Harcourt Nigeria|Rivers State Univ Sci & Technol Dept Phys Port Harcourt Nigeria;
Natl Space Res & Dev Agcy Ctr Atmospher Res Anyigba Nigeria;
Univ Port Harcourt Dept Phys Port Harcourt Nigeria;
Univ Rwanda Coll Educ Dept Math & Sci Rukara Rwanda;
South African Natl Space Agcy Space Sci Hermanus South Africa;
Chungnam Natl Univ Dept Astron & Space Sci Daejeon South Korea;
f(0)F2; TEC; ionosonde; GNSS; ionosphere; neural network;
机译:人工神经网络技术预测电离层F_2层的临界频率
机译:一种人工神经网络方法,可通过频域反射法,土壤湿度测量和气象数据估算茎干水势。
机译:基于几何模板匹配和递归人工神经网络的基于测量的频率动态响应估计
机译:调查使用人工神经网络提高预测F2层临界频率的准确性的可能性
机译:使用人工神经网络的雷达和雨量计测量进行降水估计和预报。
机译:Vis-NIR光谱在线测量土壤总氮和总碳的随机森林人工神经网络和梯度提升机方法的比较
机译:使用人工神经网络估计来自GNSS-TEC测量的电离层临界等离子体频率