|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|工程地质学报|基于迁移卷积神经网络的黄土含水率智能识别

基于迁移卷积神经网络的黄土含水率智能识别

张晗 魏文龙 刘森森 兰恒星 刘鑫 晏长根 董忠红

工程地质学报2023，Vol.31Issue(1)：21-31,11.
✕
工程地质学报2023，Vol.31Issue(1)：21-31,11.DOI:10.13544/j.cnki.jeg.2020-579

基于迁移卷积神经网络的黄土含水率智能识别

INTELLIGENT IDENTIFICATION METHOD OF MOISTURE CONTENT OF LOESS BASED ON TRANSFER CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

张晗 1魏文龙 1刘森森 1兰恒星 2刘鑫 3晏长根 3董忠红4

作者信息

  • 1. 长安大学道路施工与装备教育部重点实验室,西安710064,中国
  • 2. 中国科学院地理科学与资源研究所,资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100020,中国
  • 3. 长安大学地质工程与测绘学院,西安710064,中国
  • 4. 长安大学公路学院,西安710064,中国
  • 折叠

摘要

关键词

黄土含水率/原位检测/智能识别/卷积神经网络/迁移学习

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

张晗,魏文龙,刘森森,兰恒星,刘鑫,晏长根,董忠红..基于迁移卷积神经网络的黄土含水率智能识别[J].工程地质学报,2023,31(1):21-31,11.

基金项目

国家自然科学基金(资助号:41927806,51805040). （资助号:41927806,51805040）

工程地质学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9665

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文