地质通报2024，Vol.43Issue(4)：P.630-640,11.DOI:10.12097/gbc.2023.07.020
增量学习在滑坡易发性评价中的应用--以甘肃省天水市为例
摘要
关键词
滑坡易发性/机器学习/增量学习/特征选择/可解释性分类
天文与地球科学引用本文复制引用
严天笑,张建通,朱月琴,刘浩然,朱浩濛..增量学习在滑坡易发性评价中的应用--以甘肃省天水市为例[J].地质通报,2024,43(4):P.630-640,11.基金项目
应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务专项(编号:ZDJ2022-45) （编号:ZDJ2022-45）
国家自然科学基金项目《大数据环境下的滑坡危险性评估模型构建方法研究》(批准号:41872253) （批准号:41872253）
河北省大学生创新创业训练计划项目《InSAR与深度学习技术相结合的白格地区滑坡形变监测与识别》(编号:S202211775007)。 （编号:S202211775007）
