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【2h】

A new GIS-based data mining technique using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and k-fold cross-validation approach for land subsidence susceptibility mapping

机译：一种新的基于GIS的数据挖掘技术，采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和k倍交叉验证方法进行土地沉降敏感性映射

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Omid Ghorbanzadeh; Hashem Rostamzadeh; Thomas Blaschke; Khalil Gholaminia; Jagannath Aryal;
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年度 2018
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1. A new GIS-based data mining technique using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and k-fold cross-validation approach for land subsidence susceptibility mapping [J] . Ghorbanzadeh Omid, Rostamzadeh Hashem, Blaschke Thomas, Natural Hazards . 2018,第2期

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2. Performance evaluation of GIS-based new ensemble data mining techniques of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with genetic algorithm (GA), differential evolution (DE), and particle swarm optimization (PSO) for landslide spatial modelling [J] . Wei Chen, Mahdi Panahi, Hamid Reza Pourghasemi Catena: An Interdisciplinary Journal of Soil Science Hydrology-Geomorphology Focusing on Geoecology and Landscape Evolution . 2017,第期

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